【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長（やりとりできるテキストの長さの上限）がこれまでの8Kから128K（12万8千トークン）に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
カッパッパ@10/26「自動車部品業界のしくみとビジネスがこれ1冊でしっかりわかる教科書 」発売🚗 @kappapa03 完成車メーカーの方、こちらテスラの工法どれだけすごいのか教えてください。 "Tesla Model Y teardown reveals beautiful mega casting manufacturing breakthrough - Electrek" electrek.co/2020/04/24/tes… リンク Electrek Tesla Model Y teardown reveals beautiful mega casting manufacturing breakthrough - Electrek The Tesla Model Y teardown is starting to reveal the beautiful mega castin
LLaMAは米Metaが独自開発した大規模言語モデル。LLM分野の研究推進を支援するため、研究者向けに2月にリリースした。大規模インフラを利用できない研究者のために小規模ながら性能の高いことが特徴で、7B（＝70億）、13B、33B、65Bの4種類のパラメーターを用意している。13Bモデルはベンチマークで米OpenAIのLLM「GPT-3」を上回るという。 米スタンフォード大学は、LLaMAの7Bモデルを派生させ独自のLLM「Stanford Alpaca」を開発。このモデルは研究や学術目的でのみ利用でき、娯楽や商用での利用は禁止している。Alpaca LoRAでは、Stanford Alpacaが生成するトークン（単語列）を再現できるという。 関連記事 Meta、独自大規模言語モデル（LLM）の「LLaMA」を限定リリース Metaは独自の大規模言語モデル「LLaMA」（Large La
はじめに 前にも別のモデルでやってる ただ o1-preview は、やり取りを重ねるよりも一発で終わらせるほうがいいらしいので、最終的なテスト全体を渡すようにした。 情報の提示方法が異なると当然結果も変わるので、 gpt-4o でも同様なことを試した。 材料 プロンプトは以下。 基本的に最初にやったときと同じ。ペアプロではないのでその部分の調整をしている - 私がテストコードを提示するのでそのテストケースをパスする最小限の実装をしてください - Vue.js のバージョン 3 と Typescript で実装を行ってください - コードのみを示してくださいコードの解説などは必要ありません - スタイリングは必要ありません - テストケースに失敗したらその内容をチャットで送信するので最小限のコードの修正をしてください - テストのコードには vitest を利用しています jest と互換
PCで再生中の音声をWhisperでリアルタイムに文字起こしする - TadaoYamaokaの開発日記
PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイムで文字起こしするツールを作成した。 ループバック録音 SoundCardを使うと、PCで再生されている音声を録音することができる。 pip install SoundCardでインストールする。 import soundcard as sc with sc.get_microphone(id=str(sc.default_speaker().name), include_loopback=True).recorder(samplerate=SAMPLE_RATE, chan
Linux procfs 徹底入門
これは Linux Advent Calendar 2019の 15 日目の記事です。procfs について勉強したことをまとめます。 検証環境CentOS 8 を利用する。 ]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 8.0.1905 (Core) ]# uname -a Linux localhost.localdomain 4.18.0-80.el8.x86_64 #1 SMP Tue Jun 4 09:19:46 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux procfs とは疑似ファイルシステムのひとつ。 ディスク上に実体は存在せず、メモリから情報を取得する。 カーネルだけが知っている情報 (例えばシステム全体のロードアベレージ/CPU負荷/メモリ利用状況や、プロセスごとの情報)が取得できる。
「愛用キーボードを教えて」とメルカリ・メルペイメンバーに聞いてみたら…？ #メルカリな日々 | mercan (メルカン)
「愛用しているキーボードを教えてください」 現在、メルカリ・メルペイで働く多くのメンバーが在宅勤務しています。「ならば、自宅での作業に最適なキーボードを使っているのでは？」と思い、社内Slackで呼びかけてみたところ…予想以上に多くの「キーボード自慢」が集まりました。さっそくご紹介させてください。 「使いやすさ」を重視したゆえのキーボード！ 1：HHKB Professional HYBRID Type-S（otterさん、メルカリBackend Home & Searchチーム） ・ みんな大好きHHKB ・ Bluetooth の複数のデバイスとの接続切り替えが楽なので、PCが２台以上ある人におすすめ ・ ケーブルいらずなので机の上がすっきり ・ 長時間タイプしてても疲れない ・ コンパクトで自分の手の大きさに丁度いいし持ち運びできる 2：tex Shinobi（tenlingpさん、
Fresh is a new full stack web framework for Deno. By default, web pages built with Fresh send zero JavaScript to the client. The framework has no build step which allows for an order of magnitude improvement in deployment times. Today we are releasing the first stable version of Fresh. Client side rendering has become increasingly popular in recent years. React (and React-like) pages allow program
メルカリのコンテナアーキテクチャを公開！ 利便性の高いアプリを実現する AWS 活用法 | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ メルカリのコンテナアーキテクチャを公開！ 利便性の高いアプリを実現する AWS 活用法 2019年8月30日。AWS Loft Tokyo にて、AWS におけるコンテナサービスの解説とともに、株式会社メルカリにおける AWS Fargate、Amazon EKS の活用についてお話しいただくイベント AWS Containers talk with Mercari が開催されました。 このレポートでは、前半パートで株式会社メルカリの中河 宏文 氏による「メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例とプロダクトにおける Edge AI Technology の展望」の模様を、後半パートで株式会社メルカリ 高橋 三徳 氏とアマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社のソリューションアーキテクト 塚田 朗弘、原 康紘による「Fireside Cha
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI
Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val
CTOの視点から見たAzure OpenAI ServiceとOpenAIのChatGPT APIの深堀り比較 - Qiita
※ この記事の内容は先日のQiita Nightでお話ししたことと一部重複します。 Qiita NightではLTの制限時間(10分)に収めるため、結構端折りました。 はじめに ChatGPTが登場してから数ヶ月が経ちました。 ChatGPTをはじめとしたGenerative AIは完全に現在のIT業界のトレンドとなっています。 今や多くの企業でChatGPT APIをサービスに組み込んで顧客提供を開始したり、自社の社内システムに組み込んだりと積極的に利用するようになりました。 私もGenerative AIが無くなると業務に支障が出るレベルで利用しています。 そして、2023年5月時点ではChatGPTのAPIを利用する方法として、本家OpenAI社が提供しているAPIを利用する方法とMicrosoft社が提供しているAzure OpenAI ServiceのAPIを利用する方法の2つが
POSAでの定義 レイヤードアーキテクチャを、体系だって書いたのは「Pattern-Oriented Software Architecture, Volume 1, A System of Patterns」だろう。まずはその原典に立ち返って、レイヤードアーキテクチャとは何かをみてみる。 コンテキスト ソースコードの変更がシステム全体に波及させたくない。それが1つのコンポーネントに閉じられ、他に影響を与えないようにすべきだ。 インタフェースは安定している。標準化団体によって規定されている場合もある。 システムの一部は交換可能である。コンポーネントはシステムの他の部分に影響を与えることなく、実装を入れ替えることができる。 現在設計しているシステムと同様の下位レイヤの課題をもつ他のシステムを、将来構築することがあるかもしれない。 理解のしやすさと保守性のために同じ責務はグルーピングしておきた
郡司真子/ Masako GUNJI @Koiramako Journalist Former broadcaster Victim/Survivor Focus Trauma-Informed Care Feminism Sex education Nordic model #metoo note.com/utss2020/n/n03… note.com/utss2020/n/n03…
ひとり情シスの味方！お手軽社内サーバ監視・リモートデスクトップ接続 | IIJ Engineers Blog
データセンター・エンジニアリング関連サービスの企画と開発を担当。もともとアプリ開発でスクラムマスターを経験しアジャイルに造詣が深く、世界のDX推進をインフラ設備から支えたいと考えている。 私の所属するチーム（基盤エンジニアリング本部基盤サービス部サービス開発課）では、DX edgeというエッジデータセンターソリューションを開発・運用しています。お客様の社内に設置したエッジデータセンターをIIJが遠隔で運用保守するマネージドサービスも提供しています。リモートから監視・運用するために、IIJ IoTサービスを活用した運用保守用のリモートアクセスする仕組みとゲートウェイ機器（リモートアクセスボックス）を開発しました。 先日、あるお客様から手軽に社内サーバへアクセスするためにこの仕組みが便利そうなので譲ってくださいとお願いされました。そこで、このリモートアクセスボックスを提供したところとても高評価
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
Latest topics > なぜMozillaはXULアドオンを廃止したのか？（翻訳） - outsider reflex
Latest topics > なぜMozillaはXULアドオンを廃止したのか？（翻訳） 宣伝。日経LinuxにてLinuxの基礎？を紹介する漫画「シス管系女子」を連載させていただいています。 以下の特設サイトにて、単行本まんがでわかるLinux シス管系女子の試し読みが可能！ « 「同調圧力は忌むべきものだ」と思考停止していたことに気付いた話 Main 「なぜMozillaはXULアドオンを廃止したのか？」に寄せられていた反応を見て、「甘い……甘すぎる……」と思って、W3C信者時代からの価値観に行き着いた話 » なぜMozillaはXULアドオンを廃止したのか？（翻訳） - Aug 22, 2020 （原著：David Teller, 2020年8月20日、CC BY-NC 4.0で公開されている内容の全訳。Qiitaにもクロスポストしています。） 要約：Firefoxはかつて、XUL
2023年2月7日のMicrosoft発表イベント、および同8日のGoogle発表イベントの内容をまとめています。いずれも検索エンジンに搭載されるAIサービスに関する新プロダクトが発表されました。 このページは随時更新しています。 Microsoft、AIを搭載した新しいBingと Edgeブラウザを発表 Microsoftイベントの発表内容（日本時間 2023年2月8日午前3時〜） 従来の検索サービスは複雑な質問の回答に適していない 従来の検索結果画面とAIチャットウインドウ GPT-4相当の技術を搭載 ChatGPTよりも自然で意図にあった回答をするデモを披露 違法行為を促進しないための安全システム 新しいBingのデモ画面 AIを搭載した新しいBingの概要（Microsoft公式発表資料より） Bing Webmaster Guidelines 会話型検索に関する記述 Google
【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita
OpenAI利用規約 まず、OpenAIが提供するサービス（ChatGPTおよびOpenAI API）の利用規約を確認します。 ３. Content (a) Your Content. You may provide input to the Services (“Input”), and receive output generated and returned by the Services based on the Input (“Output”). Input and Output are collectively “Content.” As between the parties and to the extent permitted by applicable law, you own all Input. Subject to your compliance with the
![【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f9ddf025ab2dc7ee12f7e26d95574de3fc974ac/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBncm91bmQwc3RhdGUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWJmODc2ZjA0YzQxMzNjZDlkODFlNTI3YzEyNjZlMGRj%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9852e13f97bccc0ab3bc28a315c9307c)
新しいNext.jsの入門 ─ App DirectoryによるWeb開発をハンズオンで理解しよう｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
使用するライブラリ このアプリで、Next.js以外に使用するライブラリは以下の4つです。インストール方法等は必要な箇所で説明します。 Prisma TypeScriptのORマッパーです。アプリでのノートの保存等に使用します。 ▶ Prisma | Next-generation ORM for Node.js & TypeScript Tailwind CSS CSSフレームワークです。アプリのUIデザインに使用します。 ▶ Tailwind CSS - Rapidly build modern websites without ever leaving your HTML. Zod バリデーションライブラリです。APIレスポンスの型定義とバリデーションに使用します。 ▶ Zod | Documentation SWR データフェッチ用のライブラリです。ノート一覧のクライアントサイドで
認知負荷および認知負荷理論 (Cognitive Load Theory) をもう少し正確に理解するための心理学研究・知見の紹介
認知負荷および認知負荷理論 (Cognitive Load Theory) をもう少し正確に理解するための心理学研究・知見の紹介 この記事の目的 ここ数年で、ソフトウェア開発やプログラミングの文脈で、「認知負荷」 および 「認知負荷理論」 という用語をよく見聞きするようになりました。私が今思い出せるだけでも、以下のような書籍や Podcast で重要なキーワードとして取り上げられています。 A Philosophy of Software Design, 2nd Edition チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 プログラマー脳 ～優れたプログラマーになるための認知科学に基づくアプローチ fukabori.fm 102. A Philosophy of Software Design (3/3) w/ twada この「認知負荷」ですが、少なくとも近年見聞
ご主人様、小難しいDDDやクリーンアーキテクチャはお忘れになって、”削除しやすい設計”から始められてはいかが？ - Qiita
ご主人様、小難しいDDDやクリーンアーキテクチャはお忘れになって、”削除しやすい設計”から始められてはいかが？LaravelDDD設計アーキテクチャCleanArchitecture ある日夢の中で設計に詳しい悪役令嬢が現れてこんなことを言い放ったので、考察してみましたという設定のポエムです。 問題提起 ドメイン駆動設計、オニオンアーキテクチャ、クリーンアーキテクチャといった考え方はもちろん重要なものの、僕は難しく考えずに「削除しやすいように機能を作る」のが第一歩として重要ではないかと考えています。 本記事では「削除しやすい設計」について持論を展開してみます。 ※議論のスコープはWebサービスに限定し、例示としてPHPのフレームワークであるLaravelを用います 削除しやすいことがなぜ重要か 一度開発した機能は、それで終わりではなく、改修、改善を繰り返し、そして場合によっては仕様が廃止さ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）京都研究室の研究チームが開発した「A Language Acquisition Support System that Presents Differences and Distances from Model Speech」は、非母国語の学習において、学習者の発話とネイティブスピーカーの発話の差異を深層学習を用い分析し、視覚的に提示するシステムだ。学習者はこの差異を埋めようと繰り返し発話することで、ネイティブに近い発話を習得できるようになると期待できる。 （a）練習したい英語の文章と、ネイティブスピーカーの音声が与えられる。（b）学習者の
世間では音楽のサブスクリプションサービスが広まっていますが、中にはサブスクリプションを解禁していないアーティストもいるほか、音質を重視している人はCDのリッピングを行って音楽を聴いています。しかし、CDからオーディオデータをリッピングする際には、CDの傷や汚れ、光学ドライブの振動などによって、データにエラーが生じてしまうとのこと。そこで、CDリッピングを行う人向けに「CDリッピングの正確性が高い光学ドライブリスト」がオーディオブログのPILABORで公開されています。 Audio CD ripping - optical drive accuracy listing - Tech-Tutorials, Howtos and buying advice https://pilabor.com/blog/2022/10/audio-cd-ripping-hardware/ CDリッピングにおい
ChatGPTを使って論文の英文校正をする
Chat GPT は、自然言語処理 (NLP) 技術を使用して、特定の入力に基づいてテキストを生成する言語モデルです。 今回はChat GPT を使用して英語の文章の修正をして、文章の質と明瞭さを向上させる方法を紹介します。 https://chat.openai.com/chat それでは、Chat GPT を使用して英語の編集と校正を行うための手順について説明しましょう。 まず下記のprompt（AIに出す指示のこと）をチャットボックスに入れ””内に校正したい文章を入れます。日本語を直接入れても英語が出てきますが、Google翻訳で英訳した文章を入れた方が洗練された英語になります。（ChatGPTは日本語の入力も受け付けますが英語での入力の方が圧倒的に正確な回答が得られるため） 下記のprompt（一部改変）の出典はこちらのAwesome ChatGPT Promptsです。他にも”a
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
はじめに Raspberry PiのSDカードの取り扱う上で、複製したり、イメージとして保存しておきたいシーンは多いと思います。 しかし、大容量のSDカードが一般的になった今では、空き容量が大半を占めるベタイメージを作成することは、以下の点から現実的でありません。 イメージファイルの大半を空き容量が占め、時間およびストレージの効率が悪い 元より容量の小さいSDカードに書き込むことができない SDカードに書き込む際、空き領域にも書き込みが行われ、カードの寿命を縮めてしまう ファイルシステムが破損していても、コピー時に気づくことがない パーティションの構造とLinuxの操作を学びながら、SDカードのバックアップをしていきましょう。 背景 Raspberry PiのSDカードの論理構造を見ていきましょう。難しく考える必要はありません。大体こんな感じといったイメージを掴むだけでOKです。 まず、セ
RustでWebアプリケーションのバックエンドを開発するには ─ 型システムの堅牢性と柔軟性を業務システムにも！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧RustでWebアプリケーションのバックエンドを開発するには ─ 型システムの堅牢性と柔軟性を業務システムにも！ RustでWebアプリケーションのバックエンドを開発するには ─ 型システムの堅牢性と柔軟性を業務システムにも！ 安全性に大きな特徴があるプログラミング言語Rustは、C言語やC++に代わるシステム記述言語として注目されてきました。しかし、その安全性とパフォーマンスの高さにより、ビジネスアプリケーションの構築にも採用されています。この記事ではキャディ株式会社による事例を紹介します。 こんにちは。キャディ株式会社バックエンドエンジニアの松田と申します。 キャディ株式会社では、「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションとして、製造業分野に関連するさまざまなソフトウェアの開発を行っています。また、そのための主要な開発言語としてRustを採用
マジレスされてチビッた．こりゃGoogleさんもビビるわけだ． ぼく： How were you implemented? Is it deep learning-based? ChatGPT: I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language. GPT-3 is trained using a techni
AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 ソリュ
アベノミクスに関する私的な覚え書き｜GY
経済からみた場合、第二次安倍政権の最大のポイントは、わが国ではじめてデフレ、すなわち物価の継続的な下落を日本経済の最大の課題と規定し、その克服は経済政策によって実現可能であるとした点にあります。日本経済は1997年に非金融法人のISバランスが貯蓄過剰に転じ、1998年から物価の継続的な下落が始まりました。以来、日本の低成長の原因としてデフレに注目した政治家は何人かいましたが、雨乞い的にその解消を願う人、人口減少だからしかたない、技術革新で製造コストが削減されれば不可避だと諦める人はいても、処方箋を示して経済政策によって解決できるのだ、と明確に打ち出した政治家はいませんでした。 野党時代の安倍氏の提案した、建設国債の日銀買い取り、インフレ目標の設定と政府と中央銀行のアコードによるデフレ脱却について、当時の白川方明日銀総裁は「IMFが助言する際に『やってはいけないリストの最上位』」「悪影響が大
Mozillaが大規模リストラ。「すべてが無料だった古いモデルには結論が出た」として今後は新たなビジネスモデルを模索すると
Mozillaが大規模リストラ。「すべてが無料だった古いモデルには結論が出た」として今後は新たなビジネスモデルを模索すると Mozilla CEOのMitchell Baker氏は11日、「世界的なパンデミックによる経済状況は、私たちの収益に決定的な影響を及ぼした」（Economic conditions resulting from the global pandemic have significantly impacted our revenue）と、同社の苦しい財政状況をブログ「Changing World, Changing Mozilla」で明らかにしました。 そのうえで全世界で約1000人の同社従業員の約4分の1にあたる250人を解雇するという大規模なリストラを発表しています（ちなみに2018年の同社のレポートによると、Mozilla Corpは1000人以上。Mozilla
It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel
Archaeo - Histories @archeohistories What is the Austronesian Expansion ? The mass migration of Austronesian-speaking peoples thousands of years ago still has an impact on modern countries of the Indo-Pacific region and beyond. Around 3000 BC, a mass migration spurred by population growth launched from the coast of modern-day Taiwan. The migrants crossed the oceans of the Indo-Pacific over hundred
渋谷駅の立体模型が時系列になった
1971年東京生まれ。デイリーポータルZウェブマスター。主にインターネットと世田谷区で活動。 編著書は「死ぬかと思った」（アスペクト）など。イカの沖漬けが世界一うまい食べものだと思ってる。（動画インタビュー） 前の記事：壁に人型の穴をあけると飛び出したように見える（デジタルリマスター版） ＞ 個人サイト webやぎの目 ボリュームありすぎの展示 今回は、渋谷駅の時系列模型を展示している「羽化する渋谷」展と学園祭「秋桜祭」での展示 山手線全駅模型のふたつを見学する。（山手線全駅模型は学園祭だけの展示なのでもう終了しています） ふたつ同時に見られるならいっしょで！とお願いしたときはまさかこの量になるとは思ってなかった。 まずは渋谷駅の時系列模型を展示している「羽化する渋谷」展から見ていこう。 展示室の中央には渋谷駅2012年と2020年の駅構内模型(1/100) 。これだけで記事1本になるのだ
画像生成AIを利用して生成したコンテンツを自社サービスで利用する際に注意すべき事項｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
1 画像生成AIを含む生成系AIとビジネス ビジネス領域において、画像生成AIを含む生成系AI技術が利用される場面は大きく分けると2つあるように思います。 1つはユーザー側で利用する場面、つまり「生成系AIを利用して生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる場合」、もう1つはベンダ側で提供する場面、つまり「生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合」の２つです。 もちろん、企業によっては「自社で生成系AIツールを開発し、当該ツールを用いて生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる」ということもあるでしょう。その場合は2つの領域双方にまたがった検討が必要です。 （1） 生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合 生成系AIのモデルそのものや、当該モデルをベースとするアプリケーションをベンダ・サービサー
【感想】『Amazon Web Servicesを使ったサーバーレスアプリケーション開発ガイド』：Lambdaで本格サービス開発まで - Rのつく財団入り口
サーバーレスアプリケーション開発ガイド Lambda関数を用いたサーバーレス開発をもっと知っておこうと思って読んだ本の感想です。2018年4月刊行、サーバーレスの主要サービス解説にコードはPython、のみならずフロントはVue.jsを使った本格開発まで、実践的な内容が詰まった本です。 作者は現Amazon Web Services Japan所属のKeisuke69こと西谷圭介さん。Twitterでもよくお見掛けします。(@Keisuke69) サーバーレスアプリケーション開発ガイド Chapter1 サーバーレスアプリケーションの概要 1-1 サーバーレスアプリケーションとは 1-2 ユースケースとアーキテクチャパターン 1-3 サーバーレスアプリケーションのライフサイクル管理 Chapter2 Amazon Web Services（AWS）利用の準備 Chapter3 インフラを自
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ChatGPTで独自データを扱うためのエンべディング｜緒方 壽人 (Takram)
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
テスラの製造技術に他自動車メーカーが（良い意味で）ドン引きしている件
ラズパイで動く大規模言語モデルがGitHubで公開 性能は“GPT-3相当”、Metaの「LLaMA」派生
ChatGPT (o1-preview) にテストを渡してコードを実装させるとどうなるか試した
Fresh 1.0
レイヤードアーキテクチャ - kawasima
草津町長が性被害虚偽告された件で有名フェミニスト達が「謝らないぞ、自分は正しい」という姿勢を示す
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