ChatGPTがGoogle検索を使いものにならなくする未来 - きしだのHatena
いろいろ仕組み的にChatGPTというのはGoogle検索の代替以上の働きをするなぁと思っていたのだけど、それとは別にChatGPTによって検索が使い物にならなく未来が考えられるなぁと思った。 ChatGPTが検索よりもいいのは、そのものズバリな文書がなくても、その周辺から学んだ単語の関係をもとに、答えを構築してくれることです。 たとえば検索の場合は、日本語で書かれた文書が用意されていなければ、たとえ英語や中国語の文書があったとしても日本語での検索には引っかかりません。 けど、ChatGPTの場合は、英語や中国語の文書から学んだ単語の関係や、ほかの文書から学んだ英語と日本語の関係、日本語での単語の関係などから、日本語の回答を生成してくれます。 たとえばGluonという会社について日本語で説明してる記事はおそらくないと思うのですが、ちゃんと日本語で説明してくれます。本社はベルギーですが。。。
オブジェクト指向には、カメラがやっとついたころのガラケーのイメージがある - きしだのHatena
某所でオブジェクト指向についていろいろ書いたのでまとめておく。 問題意識としては初学者がなにかというと「オブジェクト指向できるようになりたい」のようなことを言うけどそこまでの優先順位でがんばるものではないんでは、というところです。 まず前提として、オブジェクト指向は1980-2000年くらいに流行って発達したものの、それ以降は時代にあわせた進歩はしていない20年以上前の技術ってのがあります。 そのころは今だとCPUのキャッシュにも満たないようなメモリをやりくりしてプログラムを書く必要があったので、オブジェクト指向はメモリ上のデータをコピーすることなくうまく使いまわせるようなプログラム技術になっています。 そしてオブジェクト指向にはそこから目だった更新はなく、タイトルに書いたように、カメラがやっとついたくらいのガラケーのような古い技術という感じがします。 オブジェクト指向について、アプリケー
GraalVMはどれだけ遅いか - きしだのHatena
GraalVM流行ってますね。 そして、多くの人はGraalをAOTとして使うnative-imageのことだけをGraalVMと言ってたりします。 ご安心を。このエントリではGraalをJITとして使うHotSpotモードとGraalをAOTとして使うnative-imageの両方が遅いという話です。 GraalVMは速い、と言われてますが、残念ながらHotSpotモードでC2より速い結果を手元では出せていません。 公式ブログでは1.7倍から5倍速くなると書いてますけど、手元では再現できてません。 Under the hood of GraalVM JIT optimizations - graalvm - Medium native-imageは速い、というのはよくありますが、これはネイティブ化によりJVMの起動時間や最適化の時間、最適化されずに動く時間が省略されるので起動が速い、とい
平方根を使わずに高速で２点間の距離を近似する - きしだのHatena
２点間の距離の計算では平方根が必要になりますが、平方根は少し重い計算です。ということで、平方根を使わず、掛け算・割り算・足し算と絶対値・最大・最小だけで距離を近似する方法についての記事を翻訳してみました。 flipcode - Fast Approximate Distance Functions (12:02 補足：おそらく今の標準的なCPUでやる意味はほとんどないと思います。近似のアプローチとして面白いというくらいの話。Z80でやりましょう) 距離関数高速近似 by Rafael Baptista (27 June 2003) ２点間のユークリッド距離を求める計算式は次のようになる。 二次元では次のようになる。 この関数の計算には、平方根が必要になる。これは最近のコンピュータでも高価な計算である。平方根は逐次近似によって求められる。つまり、コンピュータは平方根近似のループを行って、与え
コードに対してコメントを書くと実装に関するコメントになる - きしだのHatena
おととい、渋谷JVMというイベントがあって登壇させてもらったんですが、そのあとビール飲んでるときに、ぼくが「コード書く前にコメントだけ書くのいいよね」と言ったあとの返答としてきょんくん(kyon_mm)が言った言葉。 全体としては 「コード先に書いてそのコードに対してテストを書くと実装に対するテストになるし、コードを先に書いてそのコードに対してコメントを書くと実装に対するコメントになる」 という感じ。 ここに至るまでの話もおもしろかったんだけど、ここでは、コメントについて書いてみます。 まず、実装に対するコメントってどういうのかというと、こういうの。 id = findId(name); if(id == -1){ // idが-1だったとき登録 register(name); } いやそれはコード見ればわかるから、ってやつですね。 これは、こうやるとより適切です。 id = findId
オブジェクト指向は禁止するべき - きしだのHatena
プログラムがまだ不慣れな人が「プログラムちょっとわかるようになったけど、まだぜんぜんオブジェクト指向とかできてません」のように言ったり、ちょっと慣れた人が「このソース、ぜんぜんだめ。オブジェクト指向ができてない」にようなことを言ったり、まるで、オブジェクト指向ができてるかどうかがよいプログラムかどうかを表すことになってるようだ。 Javaのアルゴリズムの本に、「Javaなのにオブジェクト指向ができていない」のような書評がついているのを見たときには、お前は何を求めてるんだと思ったりもした。 そのようなオブジェクト指向は、窓から投げ捨てるべきだ。オブジェクト指向はプログラムのよしあしの基準にならない。 むだにHogeインタフェースとHogeImplクラスがあったり、むだにnewするだけのcreateメソッドがあったり、どこで値が設定されてるかわからないオブジェクトがひきまわされてたり、ソースコ
開発会社は２年後くらいに福岡支社つくるのをお勧め - きしだのHatena
福岡では、LINEが支社を作ることが話題になってます。 ＬＩＮＥは福岡で100人 技術者採用 競争激しく ：日本経済新聞 で、まあ言うても福岡に100人も転職可能な技術者いないし、あっちゃこっちゃから人をかき集める感じになると思います。 しばらくは福岡の技術者市場は焼け野原のようになる気がします。 環境や待遇面、やれる仕事といった面で、他の会社はなかなか太刀打ちできませんからね。 とは言っても、100人入った全員が5年も10年も働き続けませんよね。 3年もすればぼろぼろと人が辞めだすと思います。これはLINEが良い悪いの話じゃなく、そういうものだと思います。 特に、いまから100人組織を作るわけで、そこまでの規模で最初から頑強なチームを作るのは難しいはずで、3年後にできあがった組織の色が期待していたものと違う形になったという人も多くなってるはず。やっぱりサービス系よりも業務システムのほうが
非線形サポートベクターマシン - きしだのHatena
とりあえず最適化の問題は置いておいて、ここを参考に非線形分離できるようにしてみました。 http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_3_1.htm さぁ，これで君も非線形SVMのコーディングができちゃうのだ．素晴らしき哉． ほんとにできた。 うん、ぼくにも非線形SVMのコーディングができちゃいましたよ！ すばらしきかな SVMも基本は線形分離なので、非線形分離に対応するにはパーセプトロンでやったようにデータの次元を増やしてそこで線形分離します。 で、SVMがすごいのはそこでの計算をごにょごにょして、データの次元を実際には増やさずに高次元で計算したことにしてしまうのです。 SVMでは全データ同士の内積の計算をしていたのですが、その代わりにカーネル関数と呼ばれる関数を使います。カーネル関数には、高次元で内積を計算したことになるよう
RDBMSの時代の終わりが見えてきた - きしだのはてな
クラウドと一緒にやってきたもの 最近、クラウドが流行ってます。 GoogleのMapResuceから始まって、MicrosoftのAzureまで、大手のクラウド製品が出揃った感じ。 で、そこで、こんなクラウド製品が出ましたというときに、必ずといっていいほどそのクラウド用のデータベースの説明があります。そして、それはRDBMSではありません。 GoogleだとBigTable、MicrosoftだとSQL Data Services、あとはAmazonのSimpleDB。どれも、基本的にはひとつのテーブルにハッシュコードでアクセスするようになっています。 ほかのクラウド製品も、Oracle Coherenceだったり、楽天のRomaだったり、非RDBMSのデータストレージを提供します。 クラウドというわけではないけど、mixiのTokyo TyrantやApache CouchDBも、RDB
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