東大・松尾研、2024年度「大規模言語モデル講座」の講義スライド資料を無料公開／LLMの活用法からモデル構造、応用まで幅広く学べる
LLMは新しい抽象化をもたらす - Martin Fowler's Bliki (ja)
この分野の声が大きい人たちと同じように、私も生成AIシステムがソフトウェア開発にどのような役割を果たすのかについて大きな関心を持っています。LLM（大規模言語モデル）の登場は、アセンブラから最初の高水準プログラミング言語への移行と同じくらい、ソフトウェア開発を大きく変えると思います。その後に開発された言語やフレームワークは、抽象化のレベルや生産性を向上させましたが、プログラミングの本質に同じレベルのインパクトを与えるものではありませんでした。しかし、LLMには最初の移行と同程度のインパクトがあると思います。しかも、単に抽象化のレベルを上げるだけでなく、「非決定的なツールでプログラミングするとはどういうことか」という問いを私たちに投げかけています。 高水準言語は、新しいレベルの抽象化をもたらしました。アセンブラを使うときには、特定のマシンの命令セットを考える必要がありました。単純な操作でさえ
オライリーのLLMのプロンプトエンジニアリングは、LLMプロダクト開発者の教科書｜erukiti
簡単にいうと、LLMの仕組みを理解してLLMの気持ちになってどういうコンテキストを与えたらうまくいくのか？どうやれば安定したLLMプロダクトを開発できるのか？というLLMプロダクト開発の基本が書かれた本です。 内容はいささか古く（おそらく2024年中頃までに書かれている）、この本から即座に実践に入れる類いの本ではないので、まさに「教科書」です。この本を索引として、必要な知識を深掘りする必要性があります。 この本に書かれている知識のまま、知識更新を怠ると極めて危険です。いろいろな情報がアップデートされています。 この記事に間違いとか解釈違いとかあったら、是非ご連絡ください！ コーディングエージェント使いが読むべきか？ 非エンジニアが読むべきか？ 内容の解説 という構成です。 コーディングーエージェント使いが読むべきか？最近コーディングエージェントを使う人が一気に増えました。そういったコーディ
LLMで活用するためにあらゆるコンテンツをMarkdownに変換して一箇所に集める方法
マークダウンを一箇所に集める LLMとMarkdownの相性が良いという話は、最近多くの人が話題にしたり感じていることかと思います。 おそらく、そのうちあらゆるデータを直接LLMに手軽に安く入力できるようになるとは思いますが、それにはしばらく時間がかかるのも確かだと思います。なので、今はとにかくMarkdownを集めてLLMの手に届く範囲に置いておきたくなるわけです。 しかしながら、データというのは、だいたい色々な形式で色々な場所に散在しているものです。なので、そういったデータを変換してまとめる仕組みが一番重要になってきます。逆に言えば、そういう仕組みさえ構築できれば、プラットフォームは、はてなブログでもZennでもTwitterでもNotionでも何でも良かったりします。ただ、データを手軽に取得（APIで取得 or エクスポート）する方法があることが重要ですね。Obsidianが、最近L
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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
