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
イラレの生成AIが凄いので Live - 2023/10/11 Adobe MAX 2023｜CreativeEdge Vlog
Adobe Illustraor 28.0に搭載された生成AI（ベクターグラフィックの生成）が衝撃的だったので、このページにまとめていきます。 イラレの生成AIの探求は以下の新しいページに掲載しています 新しいイラレ生成AI関連ページイラレの生成AIでハロウィンのイラストを描こう！ イラレの生成AIでイラストを描くLive - 2023/10/14-15 Adobe Illustrator「イラレの生成AIを探求する」ライブ配信 イラレで生成したベクターグラフィック本日からロスアンゼルスでAdobe MAX 2023がスタートしましたが、遂にAdobe Illustrator（バージョン28.0）に「テキストからベクター生成 (Beta)」が実装されました。Adobe Fireflyのベータ版が登場した時から待機リストに掲載されていたので、いつ搭載されるのか注目していました。 参考：Ill
DALL·E 3
DALL·E 3 is now available to all ChatGPT Plus, Team and Enterprise users, as well as to developers through our API. Modern text-to-image systems have a tendency to ignore words or descriptions, forcing users to learn prompt engineering. DALL·E 3 represents a leap forward in our ability to generate images that exactly adhere to the text you provide.
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
足を瞬時に速くするための魔法の”思考法”が見つかりました。 英エセックス大学（University of Essex）のスポーツ科学研究チームによると、わずか数語の「たとえ話」を使うことでスプリンターの走るスピードが有意に上がったと報告されています。 具体的には「フェラーリのように駆け抜けろ」とか「ジェット機が飛び立つように走れ」と言い聞かせると、走るスピードが3%上がったというのです。 競技会や運動会など「本番直前でもう練習する暇がない」というときに使うと即効性が得られるかもしれません。 研究の詳細は2024年2月1日付で科学雑誌『Journal of Sports Sciences』に掲載されています。 Sprinting ‘like a jet’ will train top strikers of tomorrow https://www.essex.ac.uk/news/2024
シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
PCを使っていると、過去の操作内容やブラウザで閲覧していた情報を思い出したくなるタイミングが頻繁に発生します。そんな時に役立ちそうなPC操作記録アプリ「Windrecorder」がオープンソースで開発されています。 GitHub - yuka-friends/Windrecorder: Windrecorder is a memory search app by records everything on your screen in small size, to let you rewind what you have seen, query through OCR text or image description, and get activity statistics. https://github.com/yuka-friends/Windrecorder I made an o
無料でEPUBやPDFのほか7万以上の書籍を自由に読めてWindows・Linux・macOSなどで同期できる電子書籍リーダー「Librum」レビュー
オープンソースの電子書籍リーダーソフト「Librum」は、PDFや電子書籍ファイルであるEPUB・MOBIのデータを読み込んで本棚として共有できるほか、7万冊以上の無料書籍を自由にダウンロードして複数端末で読書進度も合わせて共有できます。 librumreader.com/ https://librumreader.com/ Librumの公式ページにアクセスし、「Download」をクリック。今回はWindowsからダウンロードしていますが、Windows、GNU/Linux、macOSに対応しており、iOSとAndroidは後日対応予定とのこと。 ダウンロードした「librum-windows-0.11.0-installer.exe」をダブルクリックして開きます。 インストーラーが開いてライセンスが表示されるので、「I accept the agreement」にチェックを入れて「N
「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 」という書籍が素晴らしかったのでNode.jsでも書いてみた - selmertsxの素振り日記
はじめに 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築」 という本が素晴らしかったので、ちゃんと身につけるために Python だけじゃなくて Node.js でも動かしてみました。同じことをやろうとした人のために、ここにそのときの記録を残します。特に callbacksやmemoryについて、詳細に記載しようと思います。 書籍の説明につながるようなことはできる限り書きません！めっちゃ良書なので、ご興味持っていただけた方は購入してもらえますと 🙏 5章まではPython固有のToolを利用しており、6章の中身は7章とかなり近いところがあるので、7章のプログラムだけここに記載します。LangChainの学習に注力したいので、Serverelss Frameworkに関連するコードは省略しました。また、Momentoや @slack/bolt に関する説明はしません。 プロ
Whisper、ChatGPTを活用した、テキスト入力不要な新感覚メモ日記アプリの紹介と、開発における学び｜にょす
日常生活の中で生まれた「できごと」や「思ったこと」を、楽しく記録できるメモ日記アプリを開発しました！ しゃべったら、あとは丸投げして良い感じにメモを残してくれる「シャべマル」です！（笑） シャべマルの紹介具体的には、、 絵文字で見返せるメモアプリあんまりないですが、良いですよ…！音声入力でメモ内容を作成。かなり高精度な音声認識モデル（Whisper）を用いているので、想像以上にちゃんと文字起こししてくれます！ 「今日あったこと」など、日記として利用するのもオススメです。1日を振り返る機会になって、それが後から振り返りできるので、あの時こんなこと考えていたなー、といった発見につながるはずです！ そして個人的にここが目玉なのですが、文字起こしされたメモには、「タイトル」「絵文字アイコン」「感情アイコン」「カテゴリ」が自動で紐づきます！ これ何が良いかというと、圧倒的に見返しやすくなるんですよね
法律のデータ構造と検索
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
","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=\"
Gmailに届かない神奈川県立高校入試のインターネット出願システムのメールを調べてみた | DevelopersIO
Gmailに届かないと報告されている2024年神奈川県立高校入試の出願システム自動返信メール、 2024年1月15日にYahooメールに届いたメールヘッダー情報などから、送信ドメイン認証(SPF、DKIM、DMARC)の確認を試みました。 2024年2月の神奈川県立高校の受験を予定している家族から、 "インターネット出願システムの登録を試みたが、システムからの返信メールがGmailのアドレスが届かないため、代わりにYahooメールを利用した。" との報告を受けました。 今回、2024年1月15日にYahooメールで受信したインターネット出願システムのメールを調査する機会がありましたので、紹介させて頂きます。 2024年1月19日 追記 ネット出願システムの不具合解消後のメールの調査結果を公開しました。 2024年1月18日 追記 ネット出願システムのメールサーバ側の問題について調査結果を公
1994年生まれ。YouTube「岡奈なな子の日常short movie」で飾らない日常、言葉をそのままに投稿しながら築50年以上の祖母の家で、一人暮らしをしている。著書に『余計なものもいとおしくて』（KADOKAWA）。 1本の動画に5年をかけることも。ストイックでヘビーな鈴木けんぞうの動画づくり ──はじめまして。本日はよろしくお願いいたします。 はい！ 狭いところで申し訳ないですが、よろしくお願いいたします。 本日は東海地方のとある場所、鈴木けんぞうさんのご自宅でインタビューをしていきます ──背後にあるゲームキューブたちが気になりますが……まずはざっくりプロフィールから。現在は、なんという肩書で活動されているんですか？ 自分では、珍しいポケモンを集める「ポケモンコレクター」を名乗ってます。ポケモンバトルを見せる人やポケモンカード（以下ポケカ）を集める人など、ポケモン専門の動画投稿者
あっ、そうだ！モダンCSSをまとめておこう
2023年もCSSの進化がすごかったですね！ その進化を2024年でも生かしていけるように、今回まとめておいていつでも参照できるように記事を書こうと思いました。 お読みいただけると幸いです。 一緒に2024年もスタートダッシュで走り抜けましょう。 まず、はじめに この記事では、最近登場した、エキサイティングで、アクロバティックでファンタジックなインパクトのある機能をピックアップして紹介したいと思います。 CSSの多彩な新機能を広く紹介することで、読者がこれらに触れる機会を持てるように努めています。 特に興味を引く機能があれば、他の媒体を通じて更に詳しく掘り下げることをお勧めします。 コンテナクエリ スタイルクエリ :has()セレクタ :nth-child()の「of S」構文 text-wrap: balance initial-letter ダイナミックビューポート単位 広色域のカラー
※本記事は2023年9月20日に公開された記事を再編集して掲載しています。 Text and Photographed by 小池田 穏やかな小春日和の一日もあれば、急にザーッと雨に降られる……なんてことも多い最近。今年の春は、なんだかお天気が不安定ですね。 傘を持っていない日に限って雨にあたってしまうので、お守りがわりに持ち歩くようにしているのがこの折りたたみ傘。 とってもコンパクトで、持ち運びのストレスがないんです。 軽量＆スリムな晴雨兼用傘 Wpc. 「IZA Type:Light＆Slim」 4,620円（税込） こちら、雨具ブランドWpc.の「IZA Type:Light＆Slim」というモデル。 男性向けの晴雨兼用傘とのことですが、シンプルで無駄がなく、性別問わず手に取りやすいデザインに惹かれました。 なんといっても魅力はこの軽さ。 約190gとIZAシリーズの中では最軽量らし
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
今日のウィークリーAIニュースではnpaka大先生と一週間のニュースを振り返った。今週もいろいろあったが、なんといってもダークフォース、GPT-4越えと言われるXwin-LMである。中国製。 大先生もまだ試してないというので番組内で一緒に試してみた。 もちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)を使用。 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1") Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|██████████████████| 626/626 [00:00<00:00, 56.2kB/s] [2023
はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPTが事前に学習した内容では古く、正確ではないためそういった検索に応えるのはかなり厳しいです。 そのため、こちら側が持っているデータを渡してあげる必要があるのですが、今回はその自社の情報をどう組み込むのか、という部分についてご紹介します。 素のChatGPTでは？ ChatGPTに例えば「熱海
【AI動画生成】Sora 要素技術解説
もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと
GitHub Projects を利用したタスク管理 - 一休.com Developers Blog
宿泊開発チームでエンジニアをしている @itinao です。 昨年の10月に入社しました。 今回は GitHub Projects を利用したタスク管理について記載します。 なんとなーく GitHub Projects 使うと、KANBANにしてみたり リストにして使ってみたり で終わってしまいます。 もっと色々できるんだよってことが伝えられればと思います。 背景 どんな機能があるか Custom Fields Views Group by Slice by Workflows ISSUEと Pull requestの紐づけ Insights タスクの進め方 タスクの洗い出し 見積もり 現状の課題と今後の展望 まとめ さいごに 背景 一休ではチームごとにタスクの管理方法が違い、 Google Spreadsheet・GitHub Projects・Jiraなど、チームごとにタスク管理の方法
LINE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。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
「草むしり」やめました！ 造園業者お墨付きの「除草剤」で、抜いても抜いても生えてくる雑草ストレスを解消 | ROOMIE（ルーミー）
※本記事は2021年11月2日に掲載された記事を再編集して公開しています。 Text and Photographed by Haruka Iwasawa 暑さが本格化する前のこの時期、庭先に生え散らかった雑草をどうにかしておかないと……。 とは言え、草むしりは面倒なので、今回は除草剤に頼ってみることにしました！ 本当に効き目のあった除草剤を紹介します。 信頼の除草剤「ラウンドアップマックスロード」 日産化学工業 「ラウンドアップマックスロードAL そのままタイプ 1.2L」 909円（Amazon価格） 造園業をしている父にオススメの除草剤を聞いてみたところ、迷わずすすめられたのがこの「ラウンドアップマックスロード」。一般家庭でも使いやすく、圧倒的なシェアを誇る定番の除草剤なのだそう。 除草剤によっては隣家の花壇などにも影響して草木を枯らしてしまうことがあるらしいのですが、こちらは「かけ
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
すべてのフォームが要件を満たしている場合のみ、送信できます。 フォームバリデーションのデザイン 上記の例では最低限のHTMLのみ実装されています。しかし、実際のサイトではバリデーションエラーをユーザーにフィードバックする必要があります。よりユーザビリティの高いフォームでは、以下の点を検討する必要があります。 エラー時のスタイル エラーメッセージの出し方 バリデーションエラーの表示タイミング 以下では、それぞれについて深堀りします。 エラー時のスタイル エラーを検知する方法として、CSSには:valid疑似クラスと:invalid疑似クラスがあります。これらの疑似クラスは『CSS疑似クラスを活用した、モダンでインタラクティブなフォームの作り方』でも紹介されている、バリデーションエラーが起きている要素にのみ適用されるクラスです。 しかし、この疑似クラスには欠点があります。required属性を
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
ラブグラフでエンジニアをしています横江 ( @yokoe24 ) です。 ラブグラフでは、エンジニア以外で Google Apps Script (GAS) を書く方も多く、 Slack通知の自動化など、業務の効率化がおこなわれています。 マジですごいと思います！ GASをエンジニア以外が書く問題点 一方で、コードを見るとプログラマーからするとムズムズするところもあります。 変数名に snake_case が混ざっている インデントが揃っていない for文の中で getValue() を回している Google Apps Script の getValue() メソッドはコストが高く、何度も実行するとタイムアウトの可能性が高まる == で比較している double quotes " と single quotes ' が混ざっている こういうコードを見ると直したくてウズウズしてしまいます。
Vimの思想について
ここでいくつかのルールとして motion-count-multiplied 例えば10jで十行下へ移動、d2kで上２行を削除など operator-doubled 例えばyy, dd, cc, >>とか、2回繰り返すとカーサーのある行に動作する upper case operator 例えばc->C、d->D, y->Yのように、現在のカーサーから行の最後まで動作するケースと、対になっている（逆の機能を持つ）ケース、例えばp->P, o->O, n->N, a->A, i->I, f->Fなど）に大まかに分けられる exclusive inclusive 例えば、yiw vs yaw, cib vs cabの違いで、テキストオブジェクトの内部（inner）だけか、境界線も含めるか（around） があります。これらのルールは他のプラグインにもよくみられるので、Vim wayに慣れればプラ
かわいいWebサイトが作りたい Web上でグラフィックデザインっぽい表現をしてるサイト大好き！ 思いついたら追加する 「版ズレ」風 版ズレ ＝ 印刷の際に、色の版がズレて出力されてしまう現象。（アナログっぽい雰囲気を出すために、あえてズレているように見せるデザイン手法として使ってます） 一番上のレイヤーに紙っぽいテクスチャを乗せて乗算かける 後ろのテキストはaria-hidden="true"でスクリーンリーダーに読み上げられないようにする （疑似要素でやりたかったけど乗算上手くいかなかった・・） ▼ HTML <div class="hanzure"> <img src="紙っぽいテクスチャ" alt=""> <div class="hanzure01"> <p class="front">版ズレ風の表現</p> <p class="back" aria-hidden="true">版ズ
なんでもメモして個人的な知識を蓄える「Obsidian」のキャンバスデータ保存形式「JSON Canvas」がオープンソース化、中身はこんな感じ
Markdown形式でメモを作成できるサービスのObsidianが使用しているObsidian Canvasファイル形式を「JSON Canvas」ファイル形式としてオープンソース化することを発表しました。 JSON Canvas — An open file format for infinite canvas data. https://jsoncanvas.org/ Announcing JSON Canvas: an open file format for infinite canvas data - Obsidian https://obsidian.md/blog/json-canvas/ 仕様についてはjsoncanvas.orgに記載されています。サイトにアクセスするとこんな感じ。右下の「Toggle output」をクリックしてみます。 右側にJSON Canvas形式
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
ナッジ・行動経済学を活用した行動促進策の設計法
ナッジ・行動経済学を活用した 行動促進策の設計法 ～暮らしの中での行動変容による社会課題解決～ 2023/4/21 1 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. ナッジ・行動経済学を活用した行動促進策の設計法 ～暮らしの中での行動変容による社会課題解決～ 2023 年４月 株式会社三菱総合研究所 先進技術センター 要旨 目次 頁 １．拡大するナッジなどの緩やかな行動変容の取り組み ２ ２．行動特性による行動ボトルネック分析 6 ３．行動促進策の設計 8 3.1 ボトルネック要因に影響している行動特性を弱める 8 3.2 行動特性を利用して行動を促す 9 (1)フレーミングと参照点でメッセージを設計する 9 (2)セグメント異質性を意識して設計する 11 (3)スモールアクションを設計する 13 (4)フィードバッグを設計する 14
ssig33: "最近最小限のReactアプリを作るのに使ってるもの についてとりあえずメモしとく。 ##..."
新人声優 +81-9014502501 mail@ssig33.com 0088-7709-7529 it/it. my opinion may be not my own. but my fate is my own. 最近最小限のReactアプリを作るのに使ってるもの についてとりあえずメモしとく。 前提: デカいフレームワークは使わない next.js, Astro, Remixは使わない。next.jsとAstroは大好きなのだが、社内向けとか個人用とか小さいアプリに使うにはあきらかに恐竜であると思う。Remixは大好きではない。 前提: SSRしない SSRもSSGもISGもしない。CSRでいい。SSRしたいならReactをそもそもぶん投げたほうが(個人レベルなら)いいと思ってる。それがほしいならPHPやRails でええ。今更RailsでView書きたくないとか思うかもしれない
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
","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=\"
自宅サーバにAdGuard HomeとTailsclaeを導入してあらゆる環境で広告ブロックする - 果報
はじめに 広告ブロック用DNSサーバのAdGuard Homeを自宅サーバに導入して、Tailscaleを有効にした全ての端末で広告を表示しないようにします。 github.com はじめに AdGuard Homeのインストール Tailscaleのインストール 動作確認 AdGuard Homeの追加設定 運用してみて 余談 追記（2024/2/4） ネットワーク構成としては以下になります。 類似のPi-holeと迷いましたが、デフォルトで日本語化されているのと、普段からAdGuardのChrome拡張機能を使ってるという理由でAdGuardを選びました。 また、前提として以下の環境で作業します。 自宅サーバ： Ubuntu 22.04 AdGuard Homeのインストール 更新の手軽さを考えてsnapでインストールます。 $ sudo snap install adguard-ho
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