2022年11月の公開以来、世界中で爆発的に広がったChatGPT。従来型の大規模言語モデル「GPT」をチャット型にすることで、技術者のみならず一般人まで広く利用可能になった点がイノベーティブだ。しかし同時に、エンジニアには「ハルシネーション(AIが事実とは異なる情報を生成する現象)」のリスクを正しく認識し、適切に付き合っていくことが求められている。2024年2月に開催されたDevelopers Summit 2024において、株式会社NextInt代表の「ところてん」こと中山心太氏が、エンジニアの生成AIとの付き合いかた、生成AIによって変化したエンジニアの業務領域、求められるスキルについて解説した。 ChatGPTの有用性とハルシネーションのリスク OpenAI社によって開発されたChatGPTは、2022年11月に公開され、その高い技術性能によって世界中で爆発的に広がった。ChatG
社内のプチ発表に使った資料です。 文章のコツ 前置き フルリモートでは、文章でのやり取りがメインになる。 なので、文章がヒドいと「この人と仕事するのキツイ」と思われちゃう😢 そう思われないための色々思ったことを自戒メモ。 なるべく箇条書きにする
更新履歴 2024/6/28 ネットワーク遮断の是非について追記しました。 はじめに とあるセキュリティインシデントにおいて、サーバを電源ケーブルごと引き抜いたという対応が行われ、X(Twitter)ではこの対応について賛否両論が見られました。このうち電源を入れたままにすべきという人の意見には、「マルウェアの中にはシャットダウンすることで自分自身を削除し、感染痕跡を削除するものがある」「メモリを調査すべきなのでシャットダウンすべきではない」のような意見が見られました。 本記事では実際にメモリからどのような情報がわかるか、そしてメモリダンプを解析することの有用性と課題について記載します。 また、インシデント発生時の特に封じ込めフェーズについても考察します。 メモリフォレンジック セキュリティインシデントにおいてはフォレンジック調査が行われる場合があります。フォレンジック調査には、HDDやSS
風音屋(@Kazaneya_PR)では、メンバー1人1人のスキル水準をモニタリングし、さらなる成長を促すための仕組みとして「等級(グレード)」を設定しています。プロフェッショナル人材が少しでも正当な評価とフィードバックを受けられるように試行錯誤を経てきました。 採用選考を進める中で「自分の場合はどのくらいのグレードになるのか?」というご質問をいただく機会が多々あります。この記事では、どういった考え方でグレードを設計・運用しているのかを、給与テーブルとセットで解説します。 注意事項クライアントワークを担当するAnalytics部門を想定した内容となっています。Backoffice部門の給与テーブルは試行錯誤中ですが、ベースとなる考え方は同じような形に落ち着くはずです。 人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 すべての人にと
米ドル/円 が150円と計算しやすくなり、コスト削減の圧力が日々強まる中、皆様お宝探しと垂れ流し回収の真っ最中でございましょうか。 最近はコスト削減や予算について見ることが多いので、その中で出てきた面白げな話に雑談を加えてとりとめなく書いてみようと思います。 削減余地はある 昨年にご好評いただいた AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠 を含め色々な削減施策を試みてきましたが、サクッと成果になる箇所から泥沼に動かない所まで様々あったりします。 ただ、どんなアカウントでもトラフィックや処理負荷には波があり、それに対する余剰リソースを確保して構成しているので、その辺をキュッと絞ることまで含めればやれることは必ず一定以上存在することになります。 そういう大きなお宝ではない小さなお宝だと様々あり、古びたとか退職者が作ったとかで、ほぼ使っていない垂れ流しリソースやデータをかき集めれば、チリツ
セキュリティに限定せず、「コンテナとは何か」から詳細に説明しています。コンテナやセキュリティの深淵に触れてみたい方にお勧めの、遅効性の良書という印象です。 コーヒーが好きな emi です。 コンテナを使ったアーキテクチャは引き合いも多く、私も常々しっかり学ばねばならないと思っていました。そんな折、以下のイベントでコンテナセキュリティに関する内容で登壇をすることになりました。 コンテナセキュリティについて学ぶため「コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術」を読みましたので、本記事では本書の概要と感想を記載します。 書籍情報 書籍タイトル : コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術 著者 : Liz Rice(著)、株式会社スリーシェイク(監修)、水元 恭平、生賀 一輝、戸澤 涼、元内 柊也(訳) 出版社 : インプレス 出版日
【fabric】複雑なタスクをAIが自動化、人間の能力を拡張するオープンソースAIを使ってみた 2024 2/22 WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。 fabricは、誰でも人生や仕事を向上させるために使用できる、オープンソースAIフレームワークです。 このフレームワークは様々なタスクをパターン分けしており、文章の要約や動画の抽出といったタスクを簡単に実行できるほか、それらのパターンを組み合わせて高度なタスクをこなすこともできます。 以下の動画は実際に動作している様子です。 引用元:https://github.com/danielmiessler/fabric?tab=readme-ov-file#fabric-is-an-open-source-framework-for-augmenting-humans-using-ai fabricのGithubのスター数は、4,
1. はじめに ソフトウェア開発のチームに、新しいメンバーが入ってくることはよくあります。 以前に新卒社員がチーム入ってきた場合の育成方法を紹介しました(こちら)。 今回は、新卒社員ではなく、他の会社から中途入社か同じ会社の部署異動で来る新メンバーの話です。 (エンジニアが数百人などで規模が大きい会社の場合、部署が違うと仕事のやり方が全く変わる場合があるので、今回は中途入社と他の部署からの異動を同じように「新メンバー」として扱います) 会社や部署が変わると仕事のやり方が大きく変わるため、仕事のやり方に戸惑うことが多いと思います。 本稿では、そのような「新メンバー」を活躍しづらくしてしまうアンチパターンとその対策を紹介します。 2. 中途入社や部署異動で来た新メンバーが適応することの困難さを理解する 中途入社や部署異動で来た新メンバーが組織に適応することは、新卒社員のそれとは別の難しさがあり
どうも、レコメンド商品のシステム開発をしている野川と申します。 私は、2021年にモノタロウに新卒入社し、2022年5月からレコメンド商品の開発に関わり始めました。 モノタロウのレコメンド商品は、下の図の①~④の流れでクライアントサイドで表示しています。大部分の処理はJavaScriptで構成しており、UIもそのHTML部分をjQuery(JavaScript)で作成しています。 図:レコメンド商品表の流れ 入社当時私は、ソフトウェアエンジニアとして、「可読性の低いコードは駆逐するべきだ」「読みやすいコードだけが正義である」「理解しやすいシステムだけが皆を幸せにする」と心の底から考えていました。加えて、「なぜ先輩たちは可読性の低いコードを放置して平気なのか?」と疑問を持つこともしばしばありました。 レコメンド商品周りのコードはまさに可読性の低いコードベースとなっていたため、当事者となった私
こんにちは。おうちKubernetesを勧めるためにやってきました。 このシリーズでは、Part 1で「なぜやるのか」、Part 2で「どうやるのか」について話します。 この記事は自宅サーバー上のKubernetesで不特定多数向けのサービスを展開することを勧めるものではなく、自分用・身内用のアプリを自宅サーバー上のKubernetesで運用することを勧めるものです。 エンジニアは全員おうちKubernetesをやるべき絶対的な理由 自己研鑽のために (鑽←この字「研鑽」と「大鑽井盆地」でしか見ない) 企業がKubernetesを採用する場合、ほとんどがEKSやGKEといったクラウド上で動作するマネージドKubernetesサービスを使用すると思います。ただ、Kubernetesであればコマンドやマニフェストファイルの書き方は共通なので、おうちKubernetesで学んだことがそのまま業務
最近ネットを見ていると要件定義入門的な記事が目についたので思ったことを書いてみる記事。ITシステム開発における要件定義に関するあれこれ。 【2023/10/10追記】続編の記事を書きました。実践要件定義入門 - 勘と経験と読経 目次 要件定義に関するおすすめ書籍 その要件定義は必要か 要件は決められるのか 要件定義をすることがルールで定められているから要件定義をする必要がある 要件は定義できるのか 現行の業務マニュアルをベースに要件定義をするつもりのあなたへ 現行システムをベースに要件定義をするつもりのあなたへ 外部業者を呼ぶ前に考えるべき事 どこから外注するかを考える 要件定義の作業期間を見積もる 要件定義に関するおすすめ書籍 この後に何度も引用することになると思うので、最初に要件定義のおすすめ書籍を紹介しておく。と言っても紹介するのは1つだけだ。 ユーザのための要件定義ガイド第2版 作
こんにちは。最近AWS絶賛学習中です。 今回は、とくにCloudFormation(CFn)やAWS CDKを使っていて、備忘として整理しておいた方がいいものをTIPS集として記載していきます。 TIPS集 AWS CDK の仕組みをザックリ AWS CDKは、コンソールから cdk deploy だったり、TypeScriptのプロジェクト上から yarn cdk deploy とかで実行されたりしますが、実行されるとまず、自分がいるディレクトリの cdk.json が読み込まれて、app にあるコマンドが実行されるっぽい。 TypeScriptのプロジェクトって例えば下記の通りになっていたりするので、 { "app": "npx ts-node --prefer-ts-exts bin/cdk-samples.ts", "watch": { "include": [ "**" ], "
はじめに 今回の記事では、設計やソフトウェアアーキテクチャを学べるGitHubリポジトリを16個紹介する。 対象とする読者 設計やソフトウェアアーキテクチャに興味関心があるエンジニア GitHubをエンジニアリングの情報収集に活用したいエンジニア タイトルで気になった人 Architectural Patterns システムの基本的な構成を理解するためのパターンやテンプレートを提供している。これらのパターンを学ぶことで、システムの構造やコンポーネントの関連性、相互作用を理解できる。これが開発者にシステムをより効率的かつ効果的に設計・実装する能力をもたらす。 Design Patterns for Humans 設計パターンを人間が理解しやすい形で説明している。デザインパターンは特定の問題に対して再利用可能なソリューションを提供する。これによって、開発者はより効率的にコードを記述でき、メンテ
これは AWS CDK v2 デベロッパーガイドです。古い CDK v1 は 2022 年 6 月 1 日にメンテナンスを開始し、2023 年 6 月 1 日にサポートを終了しました。 翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 とは AWS CDK AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) は、コードでクラウドインフラストラクチャを定義し、 を通じてプロビジョニングするためのオープンソースのソフトウェア開発フレームワークです AWS CloudFormation。 は 2 つの主要部分 AWS CDK で構成されています。 AWS CDK コンストラクトライブラリ — コンストラクトと呼ばれる、事前に記述されたモジュール式で再利用可能なコードのコレクションで、インフラストラクチ
2020年9月10日公開 担当:畠山 公大先生 所属:脳神経内科学分野 はじめに 私たちが見ている世界は,私たちの目に映った世界そのものではない.私たちが見ていると感じるのは,視覚情報をもとに,脳が都合よく解釈し,作り出した虚構の世界だ1. この虚構性を実感できる具体例として,生理的錯視が挙げられる.図1は生理的錯視の一例である,Kanizsaの三角形と呼ばれる図形である2.真ん中に白い三角形が浮き出て見えるだろう.しかし,実際には三角形は存在しない.あるのは,切れ込みの入った3つの円と,一辺の欠けた3つの小さい三角形である.しかし,そう分かっていても白い三角形が見えてしまうのは,我々が体験している視覚世界が,脳の作り出した虚構であることの証左に他ならない.すなわち,偶然3つの円に入った切れ込みが,それぞれ他の円の切れ込みと一直線に並ぶよりも,3つの円の上に白い三角形が載っていると解釈した
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する(私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう)記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス(ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL)からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています(本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます!) こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル(LLMs)を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その3 AWS固有の優位性について)AWSAzureGoogleCloud はじめに 今年のはじめに書いた3大クラウドの比較シリーズに関して長いこと続編を書いてませんでした...。 最近、知人/友人のみならず取引先からも「AWSやGCPに関して続編書かないんですか?」と言われることが増えてきたので、今回はAWSを本番運用していて感じたAWS固有の優位性について感想を述べていきます。 AWS 固有の優位性 周知の事実ではありますが、AWSは長年クラウドベンダーとして世界トップシェアを維持し続けています。 AWSをクラウド基盤として利用しているサービスを一切利用せずに1日を過ごすことは不可能なんじゃないかというレベルで日本国内では利用されています。 もはや電気/ガス/水道等の社会インフラに近い状態です。 そして
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