2023年12月7日に開催されたStudyCoの勉強会で、AIについてお話した際の資料です。 スライドではお伝えしきれない部分もあるので、同じ内容を記事にしてます。こちらもぜひ! https://qiita.com/segavvy/items/9e7e4ab4b253599ac58a 動画(スライド画面+音声)はこちらです。 https://youtu.be/fI-UnWA6ANs?feature=shared
![本当にわかりやすいAI入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/22f7d40824781b310a75510d84b5463dcfa0c123/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F310c0762777d46a689eb0a4e553ae83d%2Fslide_0.jpg%3F29426131)
子どもの勉強のサポート、資格取得や仕事のスキルアップのための勉強…。毎日忙しくて、勉強に費やす時間がたっぷり取れないからこそ、効率を上げてインプットの質を高めたい。自分に合った勉強法は、必ずある。勉強のコツが詰まった、おすすめの本を5冊選びました。 1. 『私は合格する勉強だけする』 著者/イ・ユンギュ 実は、あなたは勉強の方法を知らなくて損をしているかもしれません。 たった9カ月で司法試験に合格し、韓国YouTubeで受験生の聖地と呼ばれる登録者数約35万人のYouTubeチャンネル「DreamSchool イ・ユンギュ」を運営する著者。 やみくもに勉強しても点数は伸びません。必要なのは、自分が受ける試験に合った勉強法を見つけること。でも、その勉強法を見つけるのが難しいのです。 この本では、「合格者の手記を読む」ことから始まり、「教科書を丸暗記するにはマーカーをどう引けばいいのか」「試験
こんにちは、 InfraAcademyというLinuxやネットワークの学習サービスを作成しております、ryuと申します。 サーバー構築が練習できるLinux学習サイトInfraAcademyについてご紹介します! シミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができる InfraAcademyでは、Linuxのシミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができます。 今までは、VirtualBoxで学習を進めていた人も多いでしょう。 私自身もVirutalBoxでサーバーの学習をしていました。しかし、環境構築に時間が掛かります。特に、複数台の連携したサーバー構築の準備に時間がかかりました。 しかし、InfraAcademyではそのような手間は一切かかりません! 関連記事:インフラ学習におすすめのサイトInfraAcademyとは? 環境の準備が1クリック Linuxの環境準備は1クリックで完了です!
「勉強を計画的に進められない」 「目標までに勉強が間に合わなかった経験がある」 「仕事が不規則で、勉強時間をつくれない」 「まとまった時間の確保が難しい」 このようなお悩みがある人には、「スキマ時間」の活用がおすすめです。 本記事では、日常に潜むスキマ時間を可視化し、勉強のため有効に使う方法を、筆者の実践も交えて紹介します。ぜひ最後まで読んで、スキマ時間活用の参考にしてみてください。 【ライタープロフィール】 澤田みのり 大学では数学を専攻。卒業後はSEとしてIT企業に勤務した。仕事のパフォーマンスアップに不可欠な身体の整え方に関心が高く、働きながらピラティスの国際資格を取得。現在は国際中医師合格を目指し毎日勉強している。勉強効率を上げるため、脳科学や記憶術についても積極的に学習中。 ステップ1. スキマ時間を「発見」する ステップ2. スキマ時間で勉強したら「記録」する “たった5分”
皆さんこんにちは、しんざきです。最近はアーマードコア6にハマってまして、バルテウスに勝てる気配がまるでありません。楽しいですよねAC6。 さて、ちょっと面白いなーと思ったことがあったので記事にしてみます。 8月半ば、夏休みもぼちぼち中盤を過ぎた頃のことです。 リモートワークを終えて階下に降りてみますと、リビングの床をごろんごろんと、かなりの距離にわたって勢いよく転がりながら、次女が何やら悩んでいました。 困った時に周囲に分かりやすく発信してくれるのはしんざき家の子どもたちに共通の美点でして、親としては問題解決の為の声掛けがしやすくって助かっております。 いつも通り「何か困ってるの?」と聞いてみたら、「かせつ」という三文字が返ってきました。 ビルの足場でも作るのかなと思ったところ、よく聞いてみると「自由研究で、ちゃんとした仮説の作り方が分からない」というのです。 私「自由研究で仮説立てるの?
はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの? 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの? 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。 Qiitaなどに技術記事を書く 勉強会で発表する 人に教える 自分のこれまでの経験を振り返ってみてもアウトプットをしていると記憶への定着率が高いです。 特に「人に教える」という行為は、記憶への定着率が高まると感じています。 ただ、双方向のやりとりが必要とな
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
アラサーになるまで勉強してこなかった高卒の人はこれを読むこと。(単なる私の勉強法備忘録と反省点w) CCNAやLPIC、AWSの試験に落ちてはまた再チャレンジしてきた僕が1年前の自分に勉強方法を教えるならこの方法だなと思い書きました。 勉強猛者の人がたくさんいるIT界隈、Quiitaを投稿している人たちからするとバカにされる内容かもしれませんが・・笑 私と同じく勉強を続けていても身についているかわからない・・周りの人に追い抜かれていく悔しさを感じている人の役に立てればと思い書きました。 ステップ1:問題集選びを間違えるな 勉強は努力量ではない。努力する方向がすべてだ。たった少しでも間違った方向へ向かってしまったら2ヶ月後、ゴールとは全く違う方向へ向かってしまう・・ 資格合格者達の合格体験記を調べよう。最新版でかつ試験のバージョンと合っているのか確認して選ぼう。もちろん1冊だけでは足りない。
(『IT Text 自然語処理の基礎』より) 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
流行のLLMを勉強したくて沢山本を読みました。 この後もしばらくLLM(GPT)関係の出版が続きそうなので、現状の本でまとめてみました。 参考: nowokay.hatenablog.com まとめ。 Transformerの仕組みを知りたい人で、画像のDeep Learningなら分かるって人はVision Transformer入門 言語モデルをデータセットを作る所からやってみたい人には、作ってわかる! 自然言語処理AI とにかくすぐに動かしたい人には、機械学習エンジニアのためのTransformers ビジネス的に何ができるのかを知りたい人はBERT入門 Vision Transformer入門 Vison Transformerになっていますが、Transformerの説明がとても詳しくお勧めです。実際に写経してパーツパーツで動かせるのはこの本だけ。Transformer一点突破な
こんにちは、Wantedlyで推薦システムを開発している樋口です。Kaggleや実務での機械学習の開発にて、過去に下記のような失敗がありました。 精度改善のために実験を繰り返し追加したら、PRが巨大になり、レビューに時間がかかった 学習結果を確認したら、パラメータを一部だけ間違えていて、再度長い実験をやり直した このような悩みを解決するために、書籍や経験で学んだプラクティスを取り組んできました。例をあげると以下のようなのものがあります。 小さい単位でPRを作成する パラメータを設定ファイルに切り出して、ヌケモレを減らす 学習データをサンプリングして、実行時間を短縮して結果を素早く確認する これらのプラクティスに取り組む中で、もっと "高速で正確な開発を行うための知見や方法が体系化されているのではないか" という疑問が湧きました。 この疑問を解決するべく"継続的デリバリーのためのソフトウェア
はじめに デリシャスマイル〜1、nikkieです。 控えめに言って神!なオンライン勉強会に参加してきました。 レポートを綴ります〜 目次 はじめに 目次 「勉強法の勉強会」 #YUMEMIxTORALAB 勉強法LTラインナップ(見つかった資料ツイートも一緒に) アーカイブ(みんなぜひ見て!) 感想ブログ(気づいた範囲で) 「内需ドリブン勉強法」ぶっ刺さった! 会場が色めき立った、ツイート読書術 牛尾さんのnote「プログラミングというより物事が出来るようになる思考法」を思い出す 『エンジニアの知的生産術』の「プログラミングはどうやって学ぶか」も思い出す ツイートめっちゃ流れて楽しい 一人同窓会感! 終わりに P.S. きっかけはKanonさん 「勉強法の勉強会」 #YUMEMIxTORALAB 今回はなんとあのとらラボ!(虎の穴ラボ株式会社)さんとのコラボレーション! 今回のテーマは、エ
Stability AIが、オープンソースのチャットボット 「StableVicuna」を発表 オンラインで「StableVicuna」との会話を試すことが可能 チャットボットインターフェースが近日公開予定 Stability AIは、現地時間2023年4月28日(金)にオープンソースのチャットボット「StableVicuna」 を発表しました。 Announcing StableVicuna, the AI World’s First Open Source RLHF LLM Chatbot!@CarperAI (in an effort led by @phungvanduy1) is releasing an RLHF-trained version of Vicuna-13B Learn more → https://t.co/fWk3N8Njg5 pic.twitter.com/
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
みなさんの会社はChatGPT賛成派ですか?それとも反対派? 実はChatGPT導入済みの各企業でアンケートをとったところ、7割の従業員がそのメリットを肯定しています。 とはいえ業務に素のChatGPTを取り入れる場合、セキュリティや信頼性の面で抵抗がありますよね。 そこで当記事ではITのプロが手掛ける、ChatGPTを使ったサービスを17個紹介します。 最後まで目を通していただくと、ChatGPT導入までの心理的なハードルが下がるはずです。ぜひ最後までお読みください。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる ChatGPTが組み込まれているサービス12個 まずはデフォルトでChatGPTが組み込まれているサービスを12個紹介します。用途別にカスタマイズされているので、なんでもでき過ぎるChatGPT
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
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