日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
次世代のワークフロー管理ツールPrefectでMLワークフローを構築する CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
※ DynalystではAWSを全面的に採用しているため、AirflowもManaged版を調査しています。 導入後の状態 Prefect導入後は、以下の構成となりました。 ポイントは以下の点です。 ワークフローをDocker Image化することで、開発・本番環境の差を軽減 staging・productionはECS Taskとしてワークフローを実行、開発ではローカルPC上でコンテナ実行 ML基盤のGitHubレポジトリへのマージで、最新ワークフローが管理画面であるPrefect Cloudへデプロイ 従来のyamlベースのdigdagから、DSに馴染み深いPythonベースのPrefectに移行したことで、コード量が減り開発負荷が軽減しました。 Prefect 入門 ~ 基礎 ~ 注意: 本記事ではPrefect 1系を扱います。Prefect 2系が2022年7月にリリースされてい
Claude Code×Obsidianで作るナレッジベース開発環境 - YOUTRUST Tech Blog
この記事で得られること ✅ 30分の会議を5分で議事録化する自動化フロー ✅ 開発量を2.5倍に増やした具体的な環境構築方法 ✅ 情報検索を30秒以内に短縮するナレッジ管理術 ✅ PRレビューを10点満点で自動評価する設定 ✅ すぐに使えるCLAUDE.md設定テンプレートとスクリプト TL;DR Claude CodeとObsidianを組み合わせることで、議事録作成時間を66%削減、開発コントリビューションを2.5倍に増加させました。Tactiq→Google Drive→Obsidianの自動化フローと、AIに最適化されたナレッジベース構築により、マネジメント業務をこなしながらも効率的な開発を実現。本記事では実際の設定ファイルとワークフローを公開します。 こんにちは、YOUTRUSTでエンジニアリングマネージャーをしている須藤（YOUTRUST/X）です。AI爆速普及委員会の委員長と
the peculiar case of japanese web design a project that should not have taken 8 weeks how is japanese web design different? in this 2013 Randomwire blog post, the author (David) highlighted an intriguing discrepancy in Japanese design. While the nation is known abroad for minimalist lifestyles, their websites are oddly maximalist. The pages feature a variety of bright colours (breaking the 3 colou
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
今回は DeepSpeed-Chat による RLHF のご紹介です。正直、データセットや計算資源の都合もあり、とりあえず動かしてみました！的な話にはなりますが、RLHF の効果が実際に確認できるか見てみたいと思います。 1. はじめに 今回は DeepSpeed-Chat1 を使って RLHF を試してみたいと思います。RLHF は Reinforcement Learning from Human Feedback の略で文字通り「人からのフィードバックを用いた強化学習」ということですね。OpenAI が InstructGPT(ChatGPT の元になったモデル)2 で使ったことで注目された手法になります。 LLM がらみで何か記事にしたいと思いつつ、日々新たな LLM が発表されている昨今に、隔月＆内容が実時間から月単位で遅れ気味wの本連載です。 「どうしたもんかな。。。」と悩みに
pickleモジュールを使用して、Pythonのオブジェクトを直列化／復元（pickle化／非pickle化、シリアライズ／デシリアライズ）する方法と、その際の注意点を紹介する。 import pickle favs = ['beer', 'sake'] mydata = {'name': 'かわさき', 'age': 999, 'weight': 123.4, 'favs': favs} # pickle化してファイルに書き込み with open('pickled.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(mydata, f) # 非pickle化 with open('pickled.pkl', 'rb') as f: mydata2 = pickle.load(f) favs2 = mydata['favs'] print(mydata2) # 出力結果 # {'
Spotify で再生中の曲を定期的に YouTube Live のチャットに書き込む Now Playing Bot を作ってみた | DevelopersIO
はじめに テントの中から失礼します、CX 事業本部のてんとタカハシです！ YouTube Live で配信を行うことが私の日常なのですが、そんなに視聴してくれる方が多いわけでもないので、チャット欄が結構寂しいです。 そこで、Spotify で再生中の曲を定期的に書き込んでくれる Now Playing Bot を作ってチャット欄を賑わせてみました。 ソースコードは下記リポジトリに置いています。 GitHub - iam326/now-playing-bot-on-youtube-live デモ チャット欄がこんな感じになります。 前提条件 この Bot を動かすための前提条件は下記の通りです。 YouTube Live を配信可能なアカウントを所持していること YouTube Data API を使用するために必要な認証情報が作成済みであること Spotify Web API を使用するた
今回は、Google Colabで自作LLMの完成を目指す記事となります。 既成LLMをどのように使うかの記事を書いて来ましたが、LLMをどのように作るかの記事がなかったので今回書いてみることにしました。 GitHubに自作LLMを作っているページがありましたので、利用させて頂いております。 GitHubのこちらのページは凄く有益ですので、一度読んでみることをおすすめいたします。 今回は、上記ページのコードを参考に、Google Colabで実装していきます。 今回は、自作LLMを完成させてみようということを目的に書きますので、精度などは問題がありますが、記載のとおりGoogle Colabに貼り付けてもらえれば自作LLMの完成という成功体験を積むことに主眼を置いています。 ハイパーパラメータを変更すると考えることが増えるので、原則変更しない方向でいきます。 Google Colabのリソ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
the peculiar case of japanese web design - sabrinas.space
はじめての自然言語処理 DeepSpeed-Chat による RLHF の紹介 | オブジェクトの広場
［解決！Python］バイナリファイルを読み書きするには：pickle編
ゼロから始める自作LLM｜Masayuki Abe