ChatGPTはどのように学習を行なっているのか
はじめに ChatGPTのインパクトが個人的にすごかったので、どういった学習が行われているのか、どういう課題があるのか等を理解しようと思い、OpenAIの記事をベースに情報をピックアップしてざっとまとめました。 あくまで私なりの解釈で情報を整理してまとめたものになりますので、いくつか専門性の低い分野に対しては曖昧な記述になっていたり、理解を誤って記載しているかもしれません。 もし間違い等がありましたらご指摘いただけると大変ありがたいです。 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue 参考 ChatGPTは、OpenAIによって開発された、対話に特化した言語モデルである。 特徴としては、 前の対話内容に続く質問への回答が可能。 間違いを認めることもできる。 正しくない前提に対する異議を唱えることもできる。 不適切なリクエストには応じない。
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(
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DevToysとは デベロッパーのためのスイスアーミーナイフの紹介文の通り。 開発時によく使うツールを十徳ナイフのようにまとめたアプリになっています。 JSONの整形とかエンコードデコードetc... プログラミングや保守運用の調査でやりがちな作業をいちいち変換サイトを探したり、エディター拡張機能のショートカットを探したりせずとも、これ一つですぐにできます！ インストール Microsoft Storeからインストールできます。 公式サイトからストアへのリンクを踏むか、ストア検索して見つけてください。 WinGetやChocolateyでもインストール可能です。 Microsoft StoreアプリなのでWindowsでしか使えませんが、Macユーザーの方は気を落とさずにこちらの記事をどうぞ！ また、作者曰くMacにはDevBoxやDevUtilsなどの類似ツールが既にあるため非対応だそう
Tumblrにおけるコンテンツ規制について覚書
「Yahooが、Tumblrを11億ドルで買収したあと300万ドルで売却しなきゃだったとき、私もTumblrにいたんだよね。」―Twitterユーザー[1] これは何？ 2018年にTumblrが実施したコンテンツ規制を覚えているだろうか。 当時のTumblrユーザーにとっては、忘れるのも難しい大事件であった。しかしながら、後から追える情報が断片的であるがために（特に日本語圏では綿密な記録が残っていないために）原因や結果について把握するのが難しい事件でもあった。この文章は、事件の流れをできる限り詳細に記したものである。 事件は2018年に起こった。しかし、Tumblrは一日で成ったわけではない。まずは、Tumblrの歴史を簡単に追っていくこととする（もちろん、読み飛ばしても良い）。 ファンの楽園、Tumblr始動！（2007年～） 2007年、20歳のDavid Karpが開発＆公開したT
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
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
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正規表現は文字列の検索や置換を行うための強力で便利なツールです。基本をマスターすれば開発から日常の事務作業までさまざまな場面でラクをできる魔法の道具ですが、見た目がちょっと分かりづらいので、避けている方もいるのではないでしょうか？ 筆者の個人的観測ですが、とりわけフロントエンドのエンジニアには正規表現に苦手意識を感じている方が多いようです。 この記事では正規表現の基本と、正規表現がどこで使えてどれだけ便利になるのかを紹介します。 正規表現の基本：正規表現ってそもそも何？ 正規表現（regular expression）は、ごく簡単にいえば「さまざまな文字列のバリエーションをひとつの文字列で表現したもの」です。たとえば、郵便番号の7桁の数字には（実際に使われていないものも含めれば）一千万通りのバリエーションがありますが、正規表現を使えば次のようにひとつの文字列で表現できます。 ▼「7桁の数字
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","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
リスクはある。成功するとは限らない。それでも挑戦しなければならなかったことがあります。それが、2019年11月25日、noteのサービスURLの「note.mu」から「note.com」へのドメイン変更。 わたしたちが「note.com」ドメインを取得したのが、2018年12月。さらにさかのぼると、CXOの深津さんが就任した2017年10月からサービス改善における最重要項目のひとつとして位置づけられていました。 2年もの歳月をかけて取り組んだ「note.com」へのドメイン移行。今回の#noteのみんなでは、CEOの加藤さん、CTOの今（こん）さん、そして深津さんにドメイン移行とともに歩んだ2年間を振り返ってもらいます。 リスクはあった。でも「やらない」という選択肢はなかった加藤：まず、なぜ「note.com」へドメインを移行することになったのか。いろいろなメディアの記事やnoteでも紹介
ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成出来たので感想とコツ - Qiita
今回やりたかったこと 目標：ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成 するにはどうしたらいいのか、ChatGPT のハードルとかコツとかを知りたい。 ※最終的なプロンプトの入力と出力の全文は本ページ下部に貼り付けてます。 作ったもの概要 保険組合のウォーキングイベントの会社内の3チームの歩数進捗の slack への自動投稿 bot を作成しました。 処理は大きく2つに分かれています。 ウォーキングイベントサイトから歩数をスクレイピング＆スプシへアップロード スプシの GAS で投稿文字列作成＆ slack へ自動投稿 今回 ChatGPT でやったのは1の方です。 2は前回半年前開催分のコードをほぼそのまま流用しました。 運良く（？）今回のタイミングでウォーキングイベントのサービスサイトが変わり、 HTML がまるっと変わり1のスクレイピングコードは作り直しが必
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><style>\n.include{max-width:660px;font-family:\"YuGothic M\",\"游ゴシック体\",\"游ゴシック\",\"Yu Gothic\", YuGothic, \"ヒラギノ角ゴ Pro\", \"Hiragino Kaku Gothic Pro\",'helvetica','arial', \"メイリオ\", \"Meiryo\", sans-serif;font-weight: 500;}.include .ShuMod{ margin:0 10px;}\n.include h1{text-align:left;font-size:1rem;paddi
ツール・ド・北海道第1ステージは、レース中に起きた事故のため中断され、以降のレースはキャンセルとされた。また、第2、第3ステージもキャンセルとなった。事故までの経緯をレポートし、ツール・ド・北海道の交通規制について解説する。 第1ステージ 事故が起きるまでの経緯 青空の下、美瑛町の丘を越えていく集団 photo:Satoru Kato ツール・ド・北海道第1ステージは、旭川市から新得町までの174km。午前9時30分、旭川市総合防災センターをパレードスタートし、3kmほど進んだところでリアルスタートが切られた。序盤の平坦区間でのアタック合戦ではレースの流れが決まらず、30kmを過ぎても逃げが容認されない状況が続いた。 40km以上に及んだアタック合戦 photo:Satoru Kato 1回目の山岳賞ポイントを先頭通過する金子宗平（東京大学）後方に留目夕陽（EFエデュケーション・NIPPO
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
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
MySQL データベースの負荷対策/パフォーマンスチューニング備忘録 インデックスの基礎〜実践 - Qiita
TL;DR この記事に書いた事 二分探索木のお話(前提知識) MySQLのInnoDBで利用されているB+木インデックスの構造と特性 (前提知識) MySQLのClusteredIndex,SecondaryIndexについて(前提知識) カーディナリティについて(前提知識) 実際の負荷対策 検出編 スロークエリ 検出編 その他のクエリ割り出しいろいろ クエリ・インデックスの最適化 explainの使い方と詳細 ケース別実践 単純にインデックスがあたっていないケース カーディナリティが低いインデックスが使われているケース 部分的にしかインデックス/複合インデックスがあたっていないケース 複合インデックスの順序誤りでインデックスが適用できていないケース 複合インデックスの最初がrange検索のケース ソートにインデックスが適用できていないケース ソートにインデックスが適用できていないケース（
駆け出しエンジニアの皆さんに知ってほしい脆弱性のこと。
セキュリティは難しいです。 ですが、プログラミング初学者の皆さんは必要以上に萎縮せず、どんどんアプリケーションを作り、公開することにチャレンジして欲しいと私は思っています。 一方、事実として、脆弱なアプリケーションが公開されている（サーバ上でアクセス可能な状態になっている）だけで、全く無関係な第三者が被害を被る可能性があることは知っておく必要があります。 それはWordPressを使った単なるWebサイトであったとしても同じです。 また、あなたのアプリケーションが破壊されて困らないものであったり、 個人情報を保持していないものであったとしても、です。 だから、知らなかった、では済まされないこともあります。 この記事では、PHPのソースを例に、 特にプログラミング初学者が生み出しやすいアプリケーションの脆弱性について、 具体的なコードを挙げながら解説します。 なお、本記事のサンプルコードはも
はてな民の健康・運動リテラシーはレベル０
日清ヨークのピルクル400、ヤクルト1000より安い上に効能はほぼ同じな模様 : 市況かぶ全力２階建 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/kabumatome.doorblog.jp/archives/65995491.html 記事もうさんクセーけどはてブがひでー。 １．「太ると思うんだけど…」JackP 正直ヤクルト1000ありがたがってガブガブ飲んでる人たち太ると思うんだけど…… 2022/05/23 マジか。 成分見てみよう。 Y１０００ 内容量110ml カロリー70Kcal タンパク質1.7g 脂質0.1g 炭水化物15.6g 食塩相当量0~0.1g これを１日１本飲んで太るやつは飲んでなくても太ってるだろ。 仮に１パック６本一気飲みしても デブが気軽に開けるポテトチップス１袋分 もしくは普通サイズのカップラーメン一杯分しかねーよ。 栄養成分表すら読め
マンガと並び、日本発祥の文化といえば「ボーイズラブ（BL）」だろう。 国内では腐女子を中心に熱狂的なファンを獲得しているBL市場だが、その人気は国内にとどまらず、今や世界中でファンを獲得している。 とりわけ北米では毎年さまざまな都市でBLイベントが開かれるほど。 日本でのBLユーザーはほとんど腐女子だが、北米では男女比は1:1で、意外にも「腐男子」が多いのが特徴だという。 そんなアメリカのBL事情について、北米のBL専門の出版社「やおいレボリューション」の代表・シャロンさんに、記者のジニーKが話を聞いた。 Text : ジニーK なぜアメリカでは「やおい」と呼ばれるのか。 写真左がBL専門出版社『やおいレボリューション』のシャロンさん。 ──「やおいレボリューション」もそうですが、アメリカでは、男同士のラブロマンを「やおい」と呼んでいます。その理由を教えてください。 シャロン：「ボーイズ
グラフが論理的思考力を高める
図1 リンクの種類（意味的関係） 文と文の間の関係などはISO（国際標準化機構）の国際標準になっており、図の意味的関係の集合はそれらの国際標準を参考にして策定したもの。こうした関係の集合は言語に依存しないと考えられる。 従って、テキストの代わりにグラフを正式の文書として作成・編集・活用すれば、教育や業務、研究における文書処理（文書の作成・編集・活用）の効率が高まるはずです。さらに、グラフ作成者の批判的思考力が高まるため、文書処理に限らないさまざまな場面で知的生産性が向上すると考えられます。 テキストよりもグラフの方が文書処理の効率が高いのも、グラフを作成すると批判的思考力が高まるのも、グラフが論理的な構造を明示的に表現し、操作を容易にしているからだと考えられます。セマンティックエディタは、論理的な構造の操作をさらに容易にすることで、グラフのこのようなメリットを増大させると期待されます。 し
こんにちは、R&Dチームの齋藤（@aznhe21）です。 さあみなさん、ついにこの時がやってまいりました。 本日2019/11/8にリリースされたRust 1.39により、あらゆる環境で最高速な非同期プログラミングが可能になりました。 新たな時代に乗り遅れないよう、今のうちにRustでの非同期プログラミングをマスターしておきましょう。 なお、この記事は、先日開催したOPTiM TECH BLOG Meetupの内容を大幅に加筆修正した上でエントリに仕上げたものです。 まず最初に伝えたいこと 非同期の歴史 Rustの非同期プログラミングの歴史 Rust 1.0以前 Rust 1.0 〜Rust 1.3 Rust 1.2あたり Rust 1.11あたり Rust 1.26あたり Rust 1.36 Rust 1.39 Rustの非同期プログラミングの特徴 ゼロコスト抽象化 プラットフォーム非依
PNGファイル爆発しろ！
まえがき Web上で広く利用されるPNG(Portable Network Graphics)フォーマットは、デジタル画像を変化させずに小さいデータサイズへ変換する圧縮技術の一種です。PNGフォーマットはオリジナル画像を完全復元可能な可逆(lossless)圧縮ですから、JPEGフォーマットのように画像を歪めてしまう非可逆(lossy)圧縮ほどは小さくできません。それでもオリジナルのデジタル画像データの半分程度まではサイズ削減可能な画像圧縮アルゴリズムと言われています。[1] そげぶ いいぜ てめえが何でも思い通りに圧縮出来るってなら まずはそのふざけた幻想をぶち壊す!! （スペース都合によりAA省略） 本記事では、PNGフォーマットを画像データ圧縮(compress)用途で利用するのではなく、オリジナル画像データよりも遥かに巨大なPNGファイル を生成します。 PNGフォーマットでは任意
画像生成AI「Midjourney」の開発チームが、2023年3月16日(木)に「Midjourney V5」のアルファ版をリリースしました。「Midjourney V5」では超高画質な画像生成が可能となっているだけでなく、画像生成AIの課題であった「『手』を正確に描写できない問題」が解決されたという報告も寄せられています。 Starting today our community can test Midjourney V5. It has much higher image quality, more diverse outputs, wider stylistic range, support for seamless textures, wider aspect ratios, better image prompting, wider dynamic range and more
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
本当に迷惑なんだ。 センスがない奴の何が問題かというと、技術がないとか、ベストプラクティスを知らないということではなく、根本的に「頭がおかしい」ことなんだ。 センスのない奴は、普通の人間が到底思い付かないことを平然と行う。所詮、本に書いてあるようなアンチパターンは、「経験のない人は典型的にこういうことをしがち」という例であるが、センスのない奴はそういう典型的なアンチパターンにすら当てはまらないほど意味不明なことをする。だから、「センスのない奴は典型的にこういうことをする」という具体例を挙げることが非常に難しいし、「ここがダメだから直せ」という指摘もできない。 最近見た例を書いてみる。2次元のテーブルを扱うJSONだ。 普通の人なら、何も考えず以下のような実装をするだろう。フィールドの定義とデータが分かれているのは、ユースケースによってフィールドが可変だからだ。 [ {fieldName:
テキストサイトのリンク集 SNSの停滞やAI学習の影響で、 個人サイトへの回帰が進む今日この頃。 ・・・ただ、良い個人サイトを見つけるのってなかなか難しいので、 定期的に最近みつけた個人サイトを紹介していくことにしました。 有名人、ただの一般人 関係なく、順序もごちゃ混ぜで紹介してます。 良い個人サイトが溜まってきたら、 いずれはジャンル分けしたリンク集も作ろうかと。 www.nejimakiblog.com 印象に残ったおすすめの個人サイト ( ) 内には、個人的なジャンル分けや特徴みたいなものを３語で書いてみました。 (※修正必要であれば、連絡頂けると変更します。誰も見てないと思うけれど） obake.blue (動画・デザイン・ユニーク) おしゃれすぎぃ！ UIもユニークで好き。 obake.blue 一番星の下で約束した日（テキストサイト・日記・音楽） Web拍手に定期的にコメント
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
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part3 現代の暗号 共通鍵暗号方式と鍵配送問題 鍵配送問題とは？ 共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の違いとメリット・デメリット RSA暗号 RSAで使われる鍵 処理手順 暗号化の手順 復号の手順 RSA暗号の数学的背景 一次不定式が自然数解を持つ理由 eとLの関係性 そもそもなぜこの式で元の平文に戻るのか？の数学的根拠 証明パート１ フェルマーの小定理 中国剰余定理 RSA暗号をPythonで 楕円曲線暗号 楕円曲線とは？ 楕円曲線の式 楕円曲線における足し算の定義 楕円曲線における引き算の定義 無限遠点 楕円曲線における分配法則と交換法則 楕円曲線の加法を式で表現 点Pと点Qが異なる場合 点Pと点P 同じ点を足し合わせる場合 有限体 有限体とは？ 有限体上の楕円曲線 楕円曲線暗号における鍵 ECDH鍵共有 数式ベースでの手順説明
序文 WebKit と Gecko の内部オペレーションに関するこの包括的な入門情報は、イスラエルのデベロッパー Tali Garsiel 氏による多くの研究の成果です。数年にわたり、ブラウザ内部に関するすべての公開データを確認し、ウェブブラウザのソースコードを読むことに多くの時間を費やしました。彼女は次のように書いています。 ウェブ デベロッパーは、ブラウザ操作の内部構造を学ぶことで、より的確な意思決定を行い、開発のベスト プラクティスの背後にある理由を知ることができます。これはかなり長いドキュメントですが、時間をかけてじっくり読むことをおすすめします。やったら嬉しいよ。 Chrome デベロッパー リレーションズ、Paul Irish はじめに ウェブブラウザは、最も広く使用されているソフトウェアです。この入門編では その仕組みを解説しますアドレスバーに「google.com」と入力し
はじめに 通常のSNSで胡散臭い人が多いと感じてしまいました プログラミングスクールが流行り、エンジニアになって億稼いでます！みたいな・・・ そこで、本当のエンジニア・プログラマしか使えないSNSを作ってみました！ つまり、WebApi提供のみのSNSです 一般ピープルが使うようなフロントエンドなんてありません！！ Postmanなり、なんなりを使って叩いてください エンジニア・プログラマしかWebApiが叩けないであろうという考えなので、 エンジニア・プログラマにしか使えないSNS！ということです この記事を見ている、プログラマ・エンジニアの方であれば使えますよね？😁 実際、WebApiが叩くことが出来れば誰でも使えてしまうわけですが・・・。 2021/07/20 更新 このWebApiを作ったシステムについて書きました ソースコード公開しました CRUDのWebApi開発は不要！Js
筆者はES6以前のVanilla JSがあまり好きではありませんでした。 そこで、バニラJavaScriptをなるべく書かなくていいように、2000年代を通じてさまざまなアプローチを追求してきました。最初はRJS（Ruby-to-JavaScript）、次はCoffeeScriptでした。どちらのアプローチも、バニラJavaScriptより楽しく書けるソースコードを、ブラウザが実行できるバージョンのJavaScriptへトランスパイルするものです。ある程度は、うまくいっていました。 とはいえ、これは明らかにその場しのぎの手段に過ぎず、ブラウザがより洗練されたJavaScriptを理解できる日を待ちわびていたのです。ただ、そんな日が来ることはなく、永久にその場しのぎでやり過ごすのかと思われる時期がしばらく続きました。 しかし、幸いなことにJavaScriptは改善を続け、2015年にはES6
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名著「UNIXという考え方 - UNIX哲学」は本当に名著なのか？ 〜 著者のガンカーズは何者なのかとことん調べてみた - Qiita
補足 1975: トンプソンはベル研を一時休職し、母校のカリフォルニア大学バークレー校に Version 6 Unix をインストールする作業を手伝う。これは後に BSD Unix として配布される。 1984-1998: ガンカーズが DEC でプリンシパル・ソフトウェア・エンジニアを務めた時期 ガンカーズは DEC の Unix Engineering Group (UEG) に所属 いつから DEC に勤めていたのかは不明 P63 より「小さな会社で Version 7 Unix を使っていた」ので 1979 年よりも後 V7M の開発には関わってなさそう おそらく 1980-1984 の間に DEC に入社したと思われる ガンカーズが「UNIX の考え方」についての本はないだろうか？と考えたのは 1991 年 1988: POSIX.1 標準化（POSIX.2 は 1992 年）
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- Section BGN -->\n<div class=\"Section jukentokushu_naka6_list pc\">\n<div class=\"Title\">\n<h2><a href=\"https://www.asahi.com/edu/exam/\">受験ニュース</a></h2>\n<ul class=\"SubLink\" style=\"float:right;font-size:.8rem;\">\n<li class=\"Fst\"><a href=\"https://www.asahi.com/edu/kyotsu-exam/\">大学入学共通テストへ</a
How to implement Japanese full-text search in Elasticsearch
全文検索は一般的に知られていますが、検索エクスペリエンスで非常に重要な役割を果たしています。ただし、日本語など、一部の言語では、全文検索を実装するのが難しい場合があります。このブログでは、日本語で全文検索を実装する際の課題を探り、Elasticsearchでこれらの課題を解決する方法をいくつか示します。 全文検索とは？ Wikipediaより、下記が定義となります。 全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。 全文検索は、現在多くのデジタル体験を強化するものです。全文検索は、データセット内に隠れている可能性のある単語やフレーズを見つけようとしてくれます。例えば、ネットショッピングして「phone」を検
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
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