頼展韜氏プロフィール 會田翔氏プロフィール バンダイナムコ研究所は、バンダイナムコエンターテインメントと協力して配信AIキャラクタープロジェクトを実施しており、「ゴー・ラウンド・ゲーム（ごらんげ）」という企画を進行している。その裏側で、あるいはゲームテキスト素材生成ツールを作る際において、どのようにAIテキスト生成を利用していたか解説が行われた。 ゲーム開発環境においてもAI生成は当たり前に 近年、LLMは目まぐるしい発展をしており、さまざまな領域を含む問題で構成されるベンチマーク「MMLU」において、人間の専門家を超えるスコアを達成しているという。 しかもこれは商用モデルのみならず、MetaのLlamaをはじめとするオープンモデルも性能差が縮まってきているという。ゆえに、ゲーム開発においても応用が効くわけだ。 ゲーム内のテキスト生成という分野においては、 『ダンジョンズ＆ドラゴンズ』のゲ

正木伸城 @nobushiromasaki 定刻を何時間過ぎても依頼物が届かない。出勤するはずの職人が勝手に2日間休む。というか、二度と工場に現れない。正月のあいさつ回りだけで幾日も費やす。「なんと時間にルーズで、悠長な！」と海外の人があきれる存在。それが、明治期までの日本人だった。日本が太陽暦や定時法を導入したのは、明治6年。それ以前は――中世から近世にかけての日本では――日の出と日没のあいだを6等分する「不定時法」が用いられ、庶民にとっては一刻（約2時間）おきに鳴る寺社の鐘が時間を知るためのほぼ唯一の手段だった。当時の時間認識は、鐘と鐘との間隔をみずからの感性で2分割（半刻）するのがせいぜいという大雑把なものでしかなかった。 その頃の日本人にとって、1日は24時間ではなかった。そういう概念がなかった。 ところが、定時法の導入以降、1日は24時間になった。時間が分刻みで管理されるようにな

「30歳からのプログラミング」と題したこのブログを書き始めたのが 2016 年 3 月。 そこから月日が立ち、立派なアラフォーとなったわけだが、私はこれまで 3 年以上継続して働いたことがない。プログラマに転身する前も含めて、である。一度もない。 3 年経つ前に、必ず無職になってしまう。労働して貯めた貯金を食い潰しながら無職生活を送り、カネが無くなりそうになってまた働く、ということを繰り返している。 だが、今の勤務先（株式会社HERP）に入社したのは 2021 年 10 月 1 日であり、入社してからもうすぐ 3 年になる。 つまり、 3 年以上労働を続けることになる可能性が高い。 仮にこの記事を投稿した直後に退職を決意したとしても、引き継ぎや有給休暇の消化などで、さすがに 9 月末までは在籍していると思う。そうなれば 3 年到達である。 今までの会社を辞めてきた理由は様々だ。同様に、今の

iPhone16：135,800円〜（128GB〜） iPhone16 Plus：151,800円〜（128GB〜） iPhone16 Pro：183,800円〜（256GB〜） iPhone16 Pro Max：199,800円〜（256GB〜）

突然ですが、みなさんLLMのファインチューニングしていますか？ 個人的な感想かもしれませんが、ファインチューニングは、幻滅期に入っているように感じています。 GPT-3.5 Turboのファインチューニングが発表されて以降、ファインチューニングしても思ったような出力をしてくれないので、ファインチューニングに期待しないという意見がちらほら聞こえてきました。 ファインチューニングするぐらいなら、Few-shotなどのプロンプトエンジニアリング技法を駆使した方が、結果的には求めている出力をしてくれると考えている方も多かったのではないでしょうか。 正直、私自身もそうでした。 ファインチューニングは、データセットを準備するのも大変ですし、正直コスパがよくないなと感じていました。 実際、プロンプトのチューニングは高速でPDCAを回せるので、ファインチューニングを反復するよりも遥かに高速なフェードバック

「ソフトウェアの「詳細設計書」とはなんなのか」というブログ記事を読んで考えたこと。設計に関するプロセスとドキュメンテーションの関係性についての考えの整理。SI屋的な視点で。 2024/8/18追記：文中にあった雑な文系disが不愉快というご指摘を受けました。ご指摘の通りだと思いましたので訂正しています。大変失礼しました。 「詳細設計書」とはなんなのか nowokay.hatenablog.com こちらの記事では詳細設計書とは以下のようなものであると整理されている。 表現を変えたコーディング（の一種） 机上プロトタイプ（の一種） 分析資料 保守（のための）資料 （水平作業の場合の）作業指示書 （委託している場合の）契約資料 上記以外で考えられるのは次のようなものがあるだろう 利害関係者が要求している たとえば受託開発において発注者が要求している場合 ほかには連携している相手先システム側から

はじめに 知らない間にGitHub Copilotが結構進化していたので、それらの内容を紹介します。 GitHub Copilot Chatは知っていたのですが、単なるChatGPTみたいな会話機能を追加しただけだと思っていました。 要約 右クリックメニューや#fileのようなコマンドが登場し、それを入力するだけでChatに見てほしいコンテキストを伝えることができるようになった。 ファイル単位だけでなく、選択した行やブロックに限定することもできる。 テストコードや新しいプロジェクトをコマンド一つで生成できるようになっている。 推薦の候補も複数を同時に比較できるようになった。 一度に最大10個くらい出る上、タブで保管できる。 ターミナルや編集中のファイルからコマンド一つでChatを立ち上げることができる。 特別なプロンプトを入力しなくても、開いた場所の文脈を読み取ってくれる。 右クリックメニ

2024年6月9日、KADOKAWAやニコニコ動画などを運営するドワンゴは、同グループの複数のWebサイトが6月8日未明より利用できない事象が発生と公表しました。システム障害の原因はランサムウエアによるもので、ニコニコ動画は復旧まで約2か月を要しました。またリークサイトから盗まれたとみられる情報を取得してSNSへ公開するなど悪質な情報拡散が確認されました。ここでは関連する情報をまとめます。 １．KADOKAWAグループのデータセンターでランサムウエア被害 公式及び報道より、データ暗号化の被害にあったのはKADOKAWAグループ企業 KADOKAWA Connectedのデータセンター（DC6）で運用されていたプライベートクラウドやそのクラウド上で稼働していたドワンゴ専用サーバー。またドワンゴの認証基盤であったActive Direcotryサーバーも攻撃者の制御下に置かれた。 侵害活動の拡

どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である

2024年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

【完全ガイド】制作経験ゼロの社会人向けゲーム制作入門。夏休みを使って，Unreal EngineのFPSミニゲームを完成させてみよう 編集部：或鷹 1234567→ これを読んでいる人なら重々分かっていると思うが，昨今のゲーム市場において大きな存在感を示しているのは，プラットフォーマーでも大手メーカーでもなく，Steamだ。 何十億円もの開発予算こそもっていないが，いままでに見たこともないようなアイデアに満ちた珠玉の作品達が，それこそ遊びきれないほど眠る豊穣の大地である。 Steamを見ていると，本当にゲームというものは「アイデアと気合い」なんだと思うことも多い。美麗な超絶グラフィックスである必要はなく，なんなら文字だけでも面白いゲームは作れるわけで，そういうもので遊んでいると自分もむずむずしてくる。もしかしたら自分にも，何か作ってみたいゲームがあったりするんだろうか？ しかし，世の中はそ

私は世界規模のクラウドプラットフォームの開発者で、現在はシアトル付近に住んでいる。 先日書いた自分のポストに対する反応で面白い意見があってそれを読んでそらそう思うやろなぁと思った。ただ、私も別に嘘を言っているわけではないですし、これでビジネスも回っている。面白そうなので、その辺も調べてシェアすることにしてみました。 ウォーターフォールからアジャイルって開発側の話はいいのだが、それだと管理とか経営とか非エンジニアの理解を得られないので、納得できるところをちゃんと言語化してほしいんだよな。アジャイルの人の「見積もりがない」って言葉を使われるのが一番苦手、ストーリーポイントの設計は「計画と見積もり… — えふしん (@fshin2000) August 1, 2024 自分のチームの開発プロセス的なものこちらの方に自分のチームが現在やっている開発プロセスは書いてある。アジャイルとか、DevOps

こんにちは。PharmaXの上野です。 今回はLLMアプリケーションを評価する上で知っておくべき評価の基本をきちんと整理したいと思います。 これまで何度かLLMアプリケーションの評価について語ってきました。 運用についても記事や発表の形でシェアを行ってきました。 ですが、まだまだ「評価とはなにか？」という基本的なところで躓いてしまっている方も多い印象なので、今回は前提から丁寧に評価の全体像をまとめていきたいと思います。 LLMアプリケーションを運用している方の参考になれば嬉しいです！ なぜLLMアプリケーションを評価する必要があるのか LLMをアプリケーションに組み込んでいると、LLMの出力を評価する必要が出てきます。 LLMの「出力は確率的である（毎回異なる）」ためです。 また、LLMの出力はハルシネーションを含む可能性がありますし、間違いではないにしてもサービス提供者の意図とは違った出

みなさん、ローカルLLMで遊んでいますか？ 昨年末に、Ollamaが登場してから誰でも簡単にローカルLLMで遊べる時代がやってきました。そこで、僕もローカルLLMでどんなことができるんだろうと思って触りはじめたのですが、ローカルLLMを最大限に活用するためには、まずはどうやったらEmacsからローカルLLMを使えるようになるのかと考えるのはあまりにも自然な流れでした。 この記事では、ローカルLLMに関する基本的な知識から、EmacsからローカルLLMを扱う方法までを解説していきたいと思います。 ローカルLLMの基礎知識 # ローカルLLMとは、LLM（大規模言語モデル）をローカル環境、つまり自分のパソコンで扱えるようにしたモデルです。Facebookが開発しているLlamaが業界のトップランナーで、それをベースにしたモデルを色々な組織（中には個人もいるのかも）が開発しています。 そのLla

本記事は、2024年7月発売の書籍「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ & エージェント開発入門」をベースに、私なりにGoogle Colabで動作する「生成AIエージェント」を実装してみた内容の解説です 上記の書籍「つくりながら学ぶ！ 生成AIアプリ & エージェント開発入門」(発売日 2024/7/18) [link]、著者：ML_Bear（本名: 内田 直孝）さん を参考にしながら、自分なりにいろいろ変更を加えてみて実装してみました。 Google ColaboratoryのNotebookファイルは以下となります。 本記事では今回作成してみたプログラムについて解説します。 拙著である、「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」などと、装丁が似ているようにも感じる？のは、マイナビ出版の（私がとても信頼している）同じ編集者の方がこちらの書籍もご担当してくださっている

Microsoft Researchは2024年7月2日（米国時間）、「RAG」（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の精度を強化する「GraphRAG」と、Microsoft Azure上でGraphRAGを実行するためのソリューションアクセラレータリポジトリをGitHubで公開した。 GraphRAGは、Microsoftが2024年2月に発表した新たなRAGのアプローチだ。Microsoft Researchは、従来のRAGの問題点や、GraphRAGの特徴、RAGとGraphRAGの比較結果を次のように述べている。 従来のRAGの問題点 LLMの最大の課題は、LLMの能力を「プライベートデータセット」（LLMのトレーニングに活用されていない未知のデータを指す。企業の独自研究やビジネス文書、通信などが含まれる）にも適用させることだ。 そこで注目

Gemini 1.5 のロングコンテキストを活かして AI を育てるアプローチ 〜 RAG の限界を軽やかに突破するために はじめに この記事では、Gemini 1.5 のロングコンテキストを活かして LLM を用いた AI システムを段階的に育てるアプローチを説明します。後半では、RAG システムの導入ハードルを下げるためにこのアプローチを適用するイメージをサンプルコードとあわせて紹介します。 ここではまず、前提知識となるグラウンディングや RAG の仕組みを説明します。 グラウンディングと RAG の違いについて LLM の業務活用に向けて勉強していると、かならず耳にするのが「グラウンディング」や「RAG」というキーワードです。グラウンディングは、LLM の基盤モデル自身が保有していない（学習していない）追加の参考情報をプロンプトに埋め込む事で、参考情報に基づいた回答を生成させるテクニ

情シスが最も恐れる存在。 それは「幽霊」でも「呪い」でもなく、 職場で突如として発生する「インシデント」です。 「何もしていないのにパソコンが壊れました」 「LANケーブル差し込んだら ネットワークに繋がらなくなりました」 「USBメモリが落ちてました」 情報セキュリティに詳しい優秀な情シスであるほど、 そんなインシデントが起きる前から“視える”そうです。 あなたには職場に潜むインシデントが お分かりいただけるだろうか…？ このイベントではプロの怪談師が 実話をもとにした「情シスだけが怖い話」を披露し、 皆さまにインシデントの恐怖を追体験していただきます。 怪談を聞いたあなたの感覚は研ぎ澄まされ、 インシデントを霊視できる“霊シス”になれることでしょう。 イベントで披露される「情シスだけが怖い話」は、 情報セキュリティの専門家や、現場で働く情シスから聞いた実話をもとにしています。 ただの怪

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