こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
Vue.jsは初学者にもとても手厚いサポートを提供してくれるフレームワークです。 たとえば、以下のコードで「リセット」ボタンを押すと「propsのcountは子コンポーネントから変更すべきではない」とわかりやすくエラーを表示してくれます。 <template> <div class="CountViewComponent"> カウント={{count}} <button @click="reset">リセット</button> </div> </template> <script> export default { props: { // 表示するカウント値 count: { type: Number, default: 3 } }, methods: { // カウントをリセットします reset() { this.count = 0 } } } </script> それでも時として、
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
注目集める「AIコスプレイヤー」の作り方を調べてみたら、“無規制地帯”が見つかった イラスト生成のダークサイド
2月17日、「AIコスプレイヤー」というワードがTwitterトレンドに入った。話題のAIイラスト生成技術で作られた実在しないコスプレイヤーのイラストをインフルエンサーが拡散。写実的な画風やセクシーさも相まって「もう人間はいらないのでは」「コスプレと関係ない」などと賛否両論の声が出ている。 実際に画像を見てみると、確かにセクシーかつ、一瞬写真と見間違えるようなクオリティーだ。よく見るとおかしな点はあるが、ぱっと見はよくあるグラビアアイドルやモデルの写真とそっくりに感じる。 果たして、どうやって作ったんだろう──そう思って作り方を調べてみたところ、記者のような文系・非ITエンジニアでも似たようなものが生成できそうなことが分かった。一方で、その生成過程にはインモラルな“無規制地帯”が関わっていることも見えてきた。 AIコスプレイヤーの作り方 必要なのは…… そもそも話題のAIコスプレイヤーはど
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
LLM chatbotが人類にもたらすのは、絶望なのか希望なのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
Elastic社のブログをきっかけに、最近見かける新しいライセンスについて個人的に調べてみた。私は専門家ではないので要注意。公開情報も隅々まで追えているわけではないし。 なお一部ライセンスはOpen Source Initiative (OSI)による承認を受けていないので、ここではオープンソースライセンスではなく単に「ライセンス」と書くことにする。 新しいライセンスが誕生している背景 従来のオープンソースライセンスが再頒布以外の利用をあまり想定していなかった。 Open-core modelないし完全オープンソース戦略を採る企業が自衛策を必要とした。 既存のライセンスが難解なため、理解しやすいライセンスが求められた。 OSS活動を収入に繋げるためのモデルが試行錯誤されている。 新しいライセンスを導入しているプロジェクト（一例） プロジェクト ライセンス Elastic SSPLと独自ライ
このビデオについて このビデオは、2021 年 10 月 6 日に開催された 「挫折しない OAuth / OpenID Connect 入門」の理解を深める会 のプレゼンテーション録画です。 2021 年 9 月 18 日発売の「Software Design 2021 年 10 月号」では、OAuth/OIDC が特集され、「挫折しない OAuth/OpenID Connect 入門・API を守る認証・認可フローのしくみ」と題し、Authlete 代表の川崎貴彦が寄稿しました。 本プレゼンテーションでは記事のポイントや、理解を深めるために重要なポイントについて、著者の川崎がお話しします。 文字起こし はじめに 目次 記事の第1章、第2章、第3章は、こういう目次になっています。 ここからピックアップして、 こんなことを話してます、というところを、 紹介したいと思います。 自己紹介 Au
「男性はセックス序盤で興奮しすぎるとオーガズムに達しにくい」ことを数学者が証明、男性がベストなパフォーマンスを発揮する興奮レベルとは？
イギリスにあるサセックス大学の数学者が、「セックス中の男性が過度に心理的な興奮を覚えるとオーガズムを得にくくなることが分かった」と発表しました。男女数百人の性交を観察した研究データや、セックス中の人の脳をスキャンしたデータを数理モデルで分析したこの研究により、男性が絶頂に至れない問題を解決する糸口も見つかっています。 Sex, ducks, and rock “n” roll: Mathematical model of sexual response | Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science | AIP Publishing https://doi.org/10.1063/5.0143190 Want satisfaction? Do the maths : Broadcast: News items : Uni
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
ウチューじん・ささき @uchujin17 攻撃的機械学習 Adversarial Machine Learning (AML)なんて用語が出来ていたのか。そしてAMLに対抗すべくCounter-AML AIが導入されているという。「敵は海賊」の世界はもう現実になっていたんだな。 リンク Wikipedia Adversarial machine learning Adversarial machine learning is a machine learning technique that attempts to fool models by supplying deceptive input. The most common reason is to cause a malfunction in a machine learning model. Most machine learn
TypeScriptではじめるChatGPT API：入門から一歩進んだテクニックまで - Uzabase for Engineers
NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く
画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、広告エンジニアの中山です。 唐突ですが、みなさまの Web アプリケーションに User-Agent 文字列を参照する処理はありますか？ User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.1234.56 Safari/537.36例えば User-Agent 文字列を解析して内容に応じて制御を分岐させたり、機械学習の特徴量として用いたり、さらには一般に悪しきユースケースとされていますが IP アドレスと組み合わせて fingerprinting に活用する … と
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第三回：実際の撮影とポーズ/構図の関係。openpose_handで指問題解決？ (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
現役グラビアカメラマンでありソフトウェアエンジニアでもある西川和久氏が、画像生成AIを使ったリアルなAIグラビア作成技術を解説する連載の第三回。 今回はポーズ / 構図をテーマに、プロカメラマンとしての撮影スタイルとAI生成の共通点、現時点のAIでは難しい手指の表現を改善する技術についても説明します。(編集部) 実際の撮影と「呪文」の関係は似ている？グラビアでもポートレートでも、撮影する時は「立って」「座って」「前向き」「後ろ向き」……といったようにカメラマン側から指示を出す。 この大雑把な指示はどのカメラマンでもすることだが、顔の向きだったり腕の形だったり足の位置といった細かいことは、「指示する」カメラマンと「指示しない」カメラマンとで分かれる。これは撮影スタイルの話なので、どちらが良い悪いではない。 筆者の場合は割と大雑把で、細かい指示はせず、後の事はそのモデルに任せる＝個性だと思って
人間が書いたものと見分けが付かないぐらいに精度の高い文章を生成できる言語モデル「GPT-2」の後継である「GPT-3」が、人工知能を研究する組織・OpenAIにより公開されました。 GitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners https://github.com/openai/gpt-3 [2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 OpenAI debuts gigantic GPT-3 language model with 175 billion parameters https://venturebeat.com/2020/05/29/openai-debuts-giga
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
by Wired Photostream テスラやSpaceXのイーロン・マスクCEOが所有するプライベートジェット機の離着陸情報を逐一ツイートするBOTアカウントがElon Musk's Jet(@ElonJet)です。このElon Musk's JetにマスクCEO本人がつぶやきをやめるようにダイレクトメッセージを送信し、口止め料も支払う構えも見せたと報じられています。 Elon Musk offered $5k to remove a bot tracking his flights - Protocol — The people, power and politics of tech https://www.protocol.com/elon-musk-flight-tracker 19歳のジャック・スウィーニー氏が運営するElon Musk's Jetは、以下のようにマスク氏所有
はじめに Reactの人気はどんどん加速しています。これからフレームワークを学ぶならReactを選ぶのは賢い選択でしょう こんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回はReactをこれから学んでいこうと思っている方に向けて、初心者チュートリアルを作成しました。 このチュートリアルではReactを書く上で欠かせないことを紹介しています。 実際にアプリを作りながらReactの機能について学ぶことによってより深く理解することが可能です。 このチュートリアルを最後までやったら、次に自分で習ったことを活かして簡単なTODOアプリなどを作れば基本がしっかり身につくようになっています。 またこのチュートリアルではJavaScriptではなくTypeScriptを採用しています。 モダンな会社ではTypeScriptが採用されることが多いはずだなので、少しでも慣れていただけ
HDMI入力をRaspberry Piで駆使する
昨今の衰えることのない技術トレンドに追従すべく、映像配信とかやりたいなーと思っていた2019年。 めっきり時間がなく何もできず、気付けば2020年になっていました。 今年も時間がないだろうなぁと思っていたところ、連日の在宅勤務のおかげで通勤時間がゼロになり、余暇が生まれたので色々やってみることにしました。 お題はHDMI入力で遊ぶ、です。 目次 Open 目次 ビデオ転送プロトコル UVC (USB Video Class) MIPI CSI-2 (MIPI Camera Serial Interface 2) HDMI入力 キャプチャーボード HDMI to MIPI CSI-2 H2C-RPI-B01 HDMI映像入力をみてみる raspivid Gstreamer HDMI映像配信してみる RTMP WebRTC まとめ 参考リンク ビデオ転送プロトコル 早速ですがHDMIから一旦離
ツイ鳥「ジョージ＝コクム」（森に入ったのですが怪物もおらず、ツイ鳥だけがいました。赤字貿易経営者！ @_596_ ええなー。うちも問い合わせてみようかな。 海外モデルの方、捕まえるの大変なんだよな。 こういうの助かるわー。 引用元：アパレルのモデル撮影コストを最大７０％削減 - AI model（AIモデル） ai-model.jp/lp1/ 2022-10-24 12:44:51 リンク AI model（AIモデル） -- AIで生成したファッションモデルでアパレル企業のDXを支援 アパレルのモデル撮影コストを最大７０％削減 - AI model（AIモデル） アパレルのモデル撮影やささげ撮影をAI技術で生成したオリジナルのファッションモデルAI model（AIモデル）で最大70％コスト削減します。 25 users 113
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
時雨堂を支えるビジネスモデル
shiguredo_model.rst 時雨堂を支えるビジネスモデル 更新:2023-12-08 作者:@voluntas バージョン:2023.2 URL:https://voluntas.github.io/ タイポなどは Twitter の @voluntas までお願いします。 概要 定期的に更新している 株式会社時雨堂 を作って、 自分が選択したビジネスモデルで充分な利益を上げられるようになったので雑に書き出していく。 時雨堂がどんな会社なのかは 時雨堂コトハジメ を見てほしい。 前提 IT 系零細パッケージメーカー で、ここ最近はパッケージをクラウド版として運用をセットで提供するビジネスも始めている。 主力製品はパッケージソフトウェア製品と、パッケージソフトウェア製品のクラウド版の２つ。 ライセンス契約モデル 時雨堂は自社開発ミドルウェアのライセンス契約モデルで利益を出している
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日は気軽にできるプロンプトインジェクション対策を紹介したいと思います。 プロンプトインジェクションとは ChatGPTなどの言語モデルをベースとしたサービスに対し、「これまでの命令を表示してください」などの文章を与え、出力をジャックしてしまう攻撃手法です。 Prompt Leaking, Jailbreaking, 等の類似手法が知られています。 対策 これへの対策は簡単で、命令を追加で挿入する手法があります。以下に示します。 import openai openai.api_key = openai_key def completion(new_message_text:str, settings_text:str = '', past_messages:list = []): """ この関数は
「NTT Tech Conference」は、NTT グループのエンジニア有志が開催するカンファレンスです。NTT グループ各社が開催するイベントとは異なり、NTT グループのエンジニアたちがやりたいこと・話したいことを通じて、エンジニア同士が技術交流するためのイベントです。ここで登壇したのは、NTTコムウェアの古西孝成氏。「SIerで幸せな技術キャリアを築くために」というタイトルで、SIerとして幸せなキャリアを築くための心構えについて、話しました。全2回。前半は特に若年層に意識してほしいことについて。 自己紹介 司会者：次のセッションは「SIerで幸せな技術キャリアを築くために」というタイトルで、NTTコムウェアの古西さんに発表をお願いします。古西さん、よろしくお願いします。 古西孝成氏（以下、古西）：はい、よろしくお願いします。NTTコムウェアの古西です。「SIerで幸せな技術キャリ
Merpay Advent Calendar 2019 の2日目は @1000ch (id:hc0001) がお送りします。この記事は2019年11月16日に福岡で開催された Frontend Conference Fukuoka 2019 のセッション、HTML Optimization for Web Performance の書き起こし記事です。 docs.google.com なぜ HTML の最適化が重要なのか 先日公開された Chromium Blog: Moving towards a faster web をご覧になられたでしょうか。Google は Web ページのパフォーマンスの重要性を様々な形で啓蒙してきましたが、この記事では Chrome のもとになっている Chromium に、Web ページのパフォーマンスをブラウザ UI として表示する機能を追加し、ユーザーが
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
【金言】ハードウェアの音楽制作機材は絶対に手放してはいけない。絶対にだ。後で必ず後悔する。漫画や本とは違う。 と、Facebookに書いたことに、さらにもうちょっと書きたくなったのでこちらに書きます。 なお、音楽を制作するための機材に何の興味もない人は、おそらく読まない方が良いです。なんのこっちゃ話です。 ちなみに、機材を売ってはいけない、は確か石野卓球が言っていた言葉だったはず、とうろ覚えです。 雑誌は、キーボードマガジンかサンレコか今は亡きGrooveか。 ※いや、そんなこと言ってねーよの可能性もあり。 断捨離ブーム一時期、断捨離ブームが巷を席巻しました。 2000年代の終わりですね。 それで私もでかさばる（でかくてかさばる）ハードウェア機材、シンセ、サンプラー、リズムマシンを2009年くらいに結構手放したことがありました。 ソフトウェアシンセが充実してきたし、ミニマルな環境でもういい
はじめに 2020年の1月から執行役員CTOに就任し、そこから数年間「CTOの役割は何か」を自問自答してきました。 就任当初から「CTOの役割とは、経営とソフトウェアエンジニアリングを接続することである」という考えはありましたが、上手く言語化できずにいました。 最近になってようやく他者へ説明できるレベルまで言語化できるようになったので、現時点での考えを残しておきたいと思い、4年ぶり（！）にブログを更新する1ことにしました。 本ブログポストの要旨 筆者の考えるCTOの役割は、「ソフトウェアエンジニアリング組織の日々の活動が企業価値の向上に繋がっている状態を作ること」です。 企業価値の向上のためにソフトウェアエンジニアリング組織が行うべき取り組みは、コーポレートファイナンスの視点を導入することで論理的に導けます。 そして、ソフトウェアエンジニアリング組織の日々の活動がこれらの取り組みに自然と向
はじめに この記事は実際の業務で発生した MySQL のデッドロックとそのいくつかの回避方法や対応方法を（テーマは変えて）手元で実行できるコードを用いて解説する記事です。具体的には「トランザクション張っておけば大丈夫」と思ってませんか？ バグの温床になる、よくある実装パターンの記事で紹介されている「1on1 チャットサービス」で紹介されているデッドロックとデータベースレイヤでは同じ状況だったのですが、記事で紹介されている方法とは別の方法でデッドロックを回避する必要があったため、同じ状況に遭遇した人の助けになればという思いで記事を書きました。また、こちらの記事が無ければ私自身も現象を理解するのにもっと苦労したと思うので、この場を借りてお礼申し上げます！ 出金サービス履歴登録サービスを例に考える コードと説明が https://github.com/shuntagami/withdrawal_
※本記事は2020年4月に公開した内容です。 株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室の露木誠です。PythonやDjangoについて執筆した『パーフェクトPython』や『Django×Python』などの著書が技術系出版社から数冊出版されています。DjangoのAUTHORSファイルにも実は名前が掲載されています。 本記事では、Pythonを始めたいと思っている方向けに、Pythonの魅力をお伝えできればと思います。知っておきたいPythonの言語仕様や特徴的な考え方をご紹介しますので、参考にしてください。 Python関連のエンジニア案件を見てみる 自己紹介とPython、Djangoに関わる活動について ディー・エヌ・エーのCTO室に所属、元々は異業種からIT業界に参入 現在は、株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室で、エンジニア組織の課題解決を主な活動として、日
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
オープンソースとは違う新しい取り組み「Fair Source」登場。ビジネスの持続性とソースコード公開の両立を目指す
企業がソフトウェアビジネスを持続的に行えることと、ソフトウェアのソースコードを公開することの両立を実現するための新しいライセンスへの取り組みとして「Fair Source」が登場しました。 意訳すると、ソースコードが公開され、開発者のビジネスを守るための最小限の制約がありつつもコードの利用や変更、再配布が可能で、計画的に一定期間後にオープンソースとなるもの、と言えるでしょうか。 具体的なライセンスとしては「Functional Source License (FSL)」が推奨されているのに加えて、「Fair Core License」「Business Source License (BSL)」が該当するとされています。 Fair Sourceの目的とは 公式Webサイトでは、Fair Sourceの目的が次のように説明されています。 The purpose of Fair Source
9月 2024 (13) 8月 2024 (26) 7月 2024 (24) 6月 2024 (27) 5月 2024 (26) 4月 2024 (24) 3月 2024 (24) 2月 2024 (25) 1月 2024 (23) 12月 2023 (28) 11月 2023 (24) 10月 2023 (25) 9月 2023 (26) 8月 2023 (25) 7月 2023 (27) 6月 2023 (28) 5月 2023 (28) 4月 2023 (26) 3月 2023 (29) 2月 2023 (22) 1月 2023 (24) 12月 2022 (26) 11月 2022 (21) 10月 2022 (22) 9月 2022 (21) 8月 2022 (20) 7月 2022 (23) 6月 2022 (23) 5月 2022 (23) 4月 2022 (26) 3月 2
Teslaのワクワク感はなぜ伝わらないのか
「iPhoneにタイヤをつけたようなクルマ」と表現されるTesla。IT・ビジネス分野のライターである山崎潤一郎が、デジタルガジェットとして、そしてときには、ファミリーカーとしての視点で、この未来からやってきたクルマを連載形式でリポートします。 2021年の9月に始まった本連載ですが、これまでSNSや大手検索サイトの転載記事に対するコメント等で多くのご意見をいただきました。航続距離や充電の利便性、あるいは故障やサービス拠点不足に対する懸念など、アンチEV、アンチTeslaの人々が自己の内奥に堅持する、クルマに対する価値観や信念との対比からTeslaやEVを否定するのは自由です。中には、傾聴に値する意見も散見されますし、「これがEVやTeslaに対する一般的な見方なのか」と再認識させてくれます。 「骨太の方針 2022」では、2035年以降もハイブリッド車の新車販売を継続することが、脚注では
3DCG製作ソフトのBlenderにGPT-4を統合し「球体を作って」などのプロンプトを入力するだけで3Dモデルを作成するアドオン「BlenderGPT」レビュー
プロンプトを入力するだけで適切なモデルを出力してくれるBlenderのアドオン「BlenderGPT」が登場しました。OpenAIのGPT-4を使用しており、プロンプトを受けてPythonコードを生成します。 GitHub - gd3kr/BlenderGPT: Use commands in English to control Blender with OpenAI's GPT-4 https://github.com/gd3kr/BlenderGPT 導入方法は以下の動画でも確認できます。 3DCG製作ソフト「Blender」にGPT-4を統合する「BlenderGPT」の導入方法を解説 - YouTube まずはGitHubのリポジトリにアクセスします。続いて「Code」をクリックし、「Download ZIP」をクリックしてZIPファイルをダウンロード。 次にOpenAIのAPI
「科学的な営業」に興味があり、その分野の定番のひとつである『THE MODEL』を読んだ。 どのように営業プロセスを構築し機能させるのかについてコンパクトにまとまっているので、特に BtoB SaaS を提供している企業で働いている開発者は、一度読んでおくとよいと思う。 www.shoeisha.co.jp なんとなくの印象だが、「営業」というものについて、自分とは縁遠いもの、別の世界のもの、という感覚を持っている開発者は多いかもしれない。 自分もそうだった。むしろ、かなり悪い印象を抱いていた。 新卒で入った信用金庫の営業スタイルが絵に描いたような根性論、精神論だったのが大きい。 「飛び込み営業をすれば嫌がられるし、何度も訪問すれば怒られる。それでも諦めずに通い続けることで根性を認めてもらえて、取引してもらえるんだ」ということを役員が真顔で語っていたし、「昔は「契約するまで帰りません」と玄
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
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【2021年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
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AIの認識をだませる『敵対的機械学習』の話がもうSFの世界「人間には同じ画像に見えるのに」
今は、もう、動かない、その User-Agent 文字列
あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」公開
NoSQLデータモデリング技法 · GitHub
プライベートジェットを追跡できるシステムを構築した19歳がイーロン・マスクから口止め料を提示される
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