新卒エンジニアの教育で重要なこと6つ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 🏁 この記事の目的 この記事は新卒エンジニアの教育で大事にするべきことをまとめた記事です。 参考：Googleのソフトウェアエンジニアリング 👦 対象者 同僚のパーソナリティを理解しようとするエンジニア 同僚の一時的な感情を理解しようとするエンジニア 信頼関係を構築したいエンジニア 同僚に動いてもらえる確率を少しでもあげたいエンジニア 👀 要点 たとえGoogleの新卒エンジニアでも先輩エンジニアに 「質問したくても罰を恐れて質問できないよ」 この解決のためには心理的安全性の確保が必須だよ。そのために次の4つを守ってね 驚かない
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
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
クラスメソッド社内のAIサービス利用のガイドラインを策定しました | DevelopersIO
GPT-4が公開され、GoogleがPaLMやGoogle WorkspaceへのジェネレーティブAIの統合を発表するなど、AIサービスの進化のスピードは目を見張るものがあります。 この状況のなか、社内でもAIサービスの利用について方針がほしい、という声も上がってきていました。それに応えて本日AIサービス利用のガイドラインを策定し、リリースを行いました。せっかくですので、どんな内容なのかを共有したいと思います。 全文 基本 AIサービスを業務利用する場合は、原則として上長の許可を得ること。 検証目的で、業務に直接関連しない情報（テストデータなど）を入力して試すことは問題ない。 業務情報を利用したい場合は、この後の「業務利用する場合」のガイドラインに沿うこと。 サービス利用前に、データの取り扱いの規約を必ず確認すること。 AIサービスを業務利用する場合 業務情報を用いる場合は、利用規約を確認
Arkimeを使ったセキュリティオペレーション
はじめに SOC アナリストにとって，監視対象のログをどこまで保全できるかというのは，インシデント調査を行う上で重要な要素になります．特にトラフィックのフルキャプチャデータは，検出されたサイバー攻撃の詳細調査やサイバー攻撃の影響範囲を特定する上で重要なデータです．NICT の解析チームでは，フルパケットキャプチャおよびパケット分析ツールの一つとしてオープンソースの Arkime を利用しています．セキュリティオペレーションにおいて Arkime は非常に強力なツールですが，日本語で紹介している情報があまり多くないため，今回は NICT のライブネット観測システムにおける運用方法や実際に Arkime を活用した事例をご紹介します． Arkime とは Arkime はオープンソースのパケットキャプチャ＆パケット検索ツールです．以前は Moloch という名称でした．シンプルな Web イン
#技育祭 プログラミング入門 50 分セッション手順書 - Qiita
プログラミングガチ初心者に 50 分間でプログラミング教えますセッションの講師をすることになりました。 (この記事は当日みーおんさんに手順書としてお渡しする予定なので、めちゃくちゃ丁寧にスクショを貼っています) セッション時間は 60 分、 しかし司会の方が 10 分間お時間使うそうなので、実質ペイロード 50 分間。 座学 10 分使うとして、作業に使える時間は 40 分 完成形 なにもフレームワークを使わず、素の JavaScript/ HTML/ CSS で、 シンプルな web ページを作ります。 追記：本番中に実際にみーおんさんが作ってくれたサイト みーおんさんめっちゃセンスあって 結局本番の時間中に Azure Storage へのデプロイまで完走しました！すごい！ 本番直前、挨拶をしたときに「作る予定のサイトに画像を載せたくて、そのために一緒にお写真撮っていただくことは可能で
格安・簡単にCPU, GPUリソースを使えると噂のModalを触ってみる - Qiita
はじめに 巷で話題の画像生成を自分の手元で実行したいけどGPUリソースがなくてあきらめている.. GPUリソースをクラウドで使いたいけど、クラウドの設定難しそうだし、高い、もっと簡単に安く使いたい... そんな人(私自身)でも格安・簡単にGPUリソース(CPUも)使えるModalを触ってみようと思います。 Your end-to-end stack for cloud compute Modal lets you run or deploy machine learning models, massively parallel compute jobs, task queues, web apps, and much more, without your own infrastructure. Cloud power, local productivity Modal lets you r
ChatGPTで作るSQLがヤバい※Oracleの話多め - Qiita
n番煎じ、今更ながら…。 ChatGPTは過去遊びでしか使ったことがなかったのですが、 今、超長文SQL群を改修してまして、何重にもなった副問合せと集計関数を読み解くのに疲れて…ChatGPTに手を出しました。 そして、 え！！ChatGPTやばい！！ 介護は必要だけどすぐ形にしてくれるしなんなら私より知識あるわ！！ 只今、職を失いました！！ ってなったので、この衝撃を書き残しておこうと思います。 やりたいこと 作るSQLの要件はざっくり、 dba_hist_sysstatから、physical readsなど各統計情報のvalueの増分値を取得する 統計情報種別毎・1日毎に、1ヶ月間集計 日時判別のために、dba_hist_snapshotと結合する valueには累積値が入っている。ただし、インスタンス再起動があるとリセットされる。 つまり、「累積だから」と直前のスナップショットのva
CloudFront + S3環境から Cloudflare R2 + Workers環境に移行した話
吉祥寺.pm32 https://kichijojipm.connpass.com/event/276411/ で発表した 「CloudFront + S3環境から Cloudflare R2 + Workers環境に移行した話」の資料になります。 その後、本LTの元ネタとなった記事をQii…
伝わりにくいことを理解してもらう「たとえ話」のコツとは | オンスク.JP
文章で、抽象的でイメージしづらい内容を伝えようとするとき、読み手が理解するために効果的なのが「たとえ話」です。 文章による情報は相手に正しく伝わってナンボですから、私も多用します。誰にも止められないところを見ると、私はたとえ話が上手なのかな？と勝手に思っていますが。 作るのが難しそうなたとえ話ですが、作るためのコツはあるものです。 連載「伝わる文章術」4回目は、たとえ話の効果やコツについてご紹介します。 たとえ話を入れる理由は？ たとえ話を入れる理由、それはずばり「想像しやすいことや身近な例にたとえると、複雑な内容も案外すんなり納得してもらえるから」です。 複雑な内容を説明する例として、心理学用語の「スティンザー効果」について説明する文章をご紹介します。 これから心理学用語の「スティンザー効果」について2つのパターンで説明しますので、どちらが理解しやすいか考えてみてください。 ① スティン
マストドンと改正プロバイダ責任制限法 鯖管が知っておくべき義務と権利 - ashphy's commit logs
概要 Twitterをイーロン・マスク氏が買収したこと*1により、マストドンをはじめとする分散SNSへアカウントを作る動きが加速*2しています。現在はサーバの処理能力についての話題が多いですが、人が増えればTwitterで起きていたトラブルが分散SNSでも起きるようになると思われます。 そこでこの記事では、分散SNS上でなにかしらの権利侵害が起きた場合に、安心して問題に対処できるようになることを目的として、プロバイダ責任制限法のもとでサーバ管理者の義務と権利、取るべき対応を解説します。 対象の読者 個人でマストドン/Misskeyのサーバを運用しているサーバ管理者 この記事での前提 この記事では読みやすくなるように以下の前提を置いています。 分散SNSはマストドン マストドンの用語を使うだけでMisskeyやPleromaでも一緒です。 マストドンのサーバは日本国内に設置されている サーバ
ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話｜けんすう
こんにちは！ 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下
ChatGPT と結城浩の対話（矛盾や反復を含んだ対話によってAIと人間の識別は行えるか）
chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう（現在でもすでにありますけれど）。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感
[Wireshark] sshdumpを使って手元のマシンからEC2インスタンスのパケットキャプチャーをしてみた | DevelopersIO
tcpdumpではなくてWiresharkでパケットを確認したいな こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはリモートのLinuxマシンをtcpdumpではなくて手元のマシンのWiresharkでパケットを確認したいなと思ったことはありますか? 私はあります。 tcpdumpで上手にフィルタリングをすれば良いのでしょうが、そうでなければ高速目grepすることとなり大変です。 そういった時は慣れ親しんだWiresharkが恋しくなるものです。 実はWiresharkでsshdumpを使えば、SSH越しにリモートコンピューターのパケットキャプチャーをすることはご存知でしょうか。 NAME sshdump - Provide interfaces to capture from a remote host through SSH using a remote capture bi
![[Wireshark] sshdumpを使って手元のマシンからEC2インスタンスのパケットキャプチャーをしてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e7315c9ad9380ff38e2e337fa2e7e04f4241d630/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F03%2Fwireshark_1200x630.png)
ChatGPT API と AWS Amplify で会話履歴と文脈を読んで回答する LINE ボット を作る
3/18 から GPT-4 API waitlist に登録しているユーザー向けに GPT-4 API の β 版が利用可能になりました。 GPT-4 API を使用した LINE チャットボットの作り方については以下記事を参照ください。 https://zenn.dev/zuma_lab/articles/gpt-4-line-chatbot こんにちわ。 ZUMA です。 3/15 に OpenAI から GPT-4 が公開され、Google からも PaLM が発表されたり毎日が目まぐるしいですね。 OpenAI から現在公開されている最新のチャットモデル API は gpt-3.5-turbo です。 さて、今回は gpt-3.5-turbo モデル を使って、会話履歴と文脈を読んで回答してくれる ChatGPT の LINE チャットボットを作ってみました。 会話の文脈を読むのは
GPT-4で長門有希を召喚するプロンプト
前回までのあらすじ (anond:20230316001240): 古典部の二人にときめいて精神状態がやばかったので、次は別のキャラクターとお話して気持ちを安定させることにした増田。特徴のある口調のキャラクターを模倣させてみることにする。 ※口調を安定させるにはプロンプトにコツが要ります。今のところ、GPT-4が知っているキャラクターであることと、セリフの例をプロンプトで例示することが必須のように思われます。人格を設定する部分の不確実性を減らすために，一度GPT-4に生成してもらったプロフィールをこちらから入力する形にして安定化させました． 入力1長門有希（Nagato Yuki）は、「涼宮ハルヒの憂鬱」シリーズの登場キャラクターで、SOS団のメンバーです。彼女のプロフィールは以下の通りです。 名前：長門 有希（Nagato Yuki） 性別：女性 学年：高校生（シリーズの開始時点では1年
GPT-4を使って ぷよぷよ 作ってみたときの感想
以下のツイートに反響があったので、どういう感じで作っていったかと感想をメモ 要約 この記事ではAIのChatGPT（GPT-4）を使用して、JavaScriptでぷよぷよを作成する手法について紹介しています。最初の依頼は「JavaScriptで動くぷよぷよのコードを書いて」とされており、最初に生成されたコードは不完全であったとのことです。 その後、AI側からは、1.ぷよの衝突検出、2.プレイヤーの入力によるぷよの操作、3.ぷよの回転の順に実装するように指示があり、徐々に改善を施していきました。 短時間で開発を終えることができるため、エンジニアとしてのスキルや要求、不具合の言語化能力があれば有効だとされています。現時点では優秀なプログラミングのアシスタントとして機能しています。 エンジニアが直面するストレスや不安を軽減できる可能性があります。一例として、短期間で開発を終えることができるため、
dwarf CFIを読む (aarch64編)
はじめに 本文章はdwarfデバッグ情報の1つであるCFI(Control Frow Information)についての簡単なまとめです。CFIとはあるアドレスの地点で適切にスタックをunwindするために使用できるデバッグ情報のことで、つまりデバッガー等からバックトレースを出力するために使用できます。以下ではCFIの簡単な説明と、eu-readelf/dwarfdumpコマンドを利用してCFI情報を取得する方法を説明します。 なおCFIというとgcc/clangのControl Flow Integrityの方が有名かと思いますが、それとここで説明している内容は全く関係がありません。 また基本的にどのアーキテクチャでも同じですがここではaarch64の場合を見ていきます。 一次情報 以下を参照してください: [1] dwarf5仕様書(特に6.4節): https://dwarfstd.
ChatGPTのプロンプトデザインって何だ？
この前、公園を散歩しながらスマホでウイークリー落合の番組を聞いていたら、そこで落合さんがChatGPTに謎の呪文？コマンド？のようなものを入力していた。 https://newspicks.com/movie-series/87?movieId=2528 その時はまったく意味がサーパリ分からなかったので、まったく意識に入ってこないでスルーしてしまった。 清水さんのnote記事によれば、新登場したGPT-4で物語を作って遊んでいたら、落合さんから例の呪文？が送られてきたそうだ。 それを入力したら何か物語の筋書きが生成されたらしい。 GPT-4使ってみた コマンドを転載させてもらうが、このようなものだった↓ #[このコンテンツは [Goal] を SeekするためのTemplateです］ - [コンテンツの詳細]: - [Goal]： - Goalを達成するために必要な手順を分解します。 -
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価す
画像の背景を削除する拡張機能「Rembg」の使い方【Stable Diffusion web UI】
をご紹介するという内容になっています。 Stable Diffusion web UIで画像を生成していると、特にキャラクターの立ち絵等を作った時に「背景を消してキャラクターだけ切り抜きたいなぁ」と思うことがあります。しかし背景を削除するには別途Photoshopなどの画像編集ソフトを使って作業する必要があり、たくさんの立ち絵を作りたいときはなかなか面倒でした。 ただそんな中で海外の掲示板「reddit」において、web UIの生みの親であるAUTOMATIC1111氏による背景削除用の拡張機能「Rembg」が話題になっていたので私も早速試してみました。 ここではこの拡張機能について 拡張機能の概要・インストール方法 Photoshopとの比較結果 使い方 を一通りご紹介していきますね。
idtwi | Twitter IDチェッカー(変更履歴の追跡)
idtwiとは？idtwiは、Twitterのスクリーンネーム(@twitter)からユーザーID(783214)を調べるサービスです。2017年5月14日よりサービスを開始しました。 スクリーンネームとユーザーIDTwitterには2種類のIDが存在します。それが「スクリーンネーム」と「ユーザーID」です。 スクリーンネーム@twitterのようにリプライなどに使うIDをスクリーンネームと呼びます。ユーザーはこのスクリーンネームを、いつでも変更できます。 https://twitter.com/twitter ユーザーID783214のように数字のIDをユーザーIDと呼びます。このユーザーIDは、絶対に変更できません。つまりユーザーIDが同じなら同一人物ということです。 https://twitter.com/intent/user?user_id=783214 IDの追跡機能追跡とは？
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エンジニアためのコミュニケーション向上方法【エンジニアのための心理学】 - Qiita
https://twitter.com/edgeofinsanity4/status/1636231017743945734
トラフィック監視ツール「GlassWire」、無償・ログインなしで利用できる機能を拡充／モダンなUIが魅力のトラフィック監視ツール
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