前回のあらすじ Ruby Parser開発日誌 (9) - RubyKaigi 2023で発表してきた ~ 世はまさに”大パーサー時代” ~ - かねこにっき RubyKaigiにいってきました。スライドや登壇時の動画は以下のリンクから参照できます。ぜひご覧ください。 rubykaigi.org parse.y リファクタリングチャレンジ "parse.y"を読んでいる時にrb_obj_hideやrb_builtin_class_name、RB_OBJ_WRITTENといった関数やマクロが出てきて驚いたことのある人は少なくないでしょう。RubyのparserではGCやRubyのObjectなどRuby本体の機能が多く使われています。それらはRubyの長い歴史のなかで洗練されてきた機能である一方、一定の御作法に従って使う必要があります。たとえばRB_OBJ_WRITEやRB_OBJ_WRIT
参考の記事ではPubMedを使っていますが、私はarXiv(アーカイブ)を使いました。arXivとは、物理学、数学、コンピュータサイエンスなどの分野の学術論文を無料で配布し、オープンアクセスで公開するサービスです。arXivには、最新の研究成果や未査読のプレプリントが多数掲載されており、研究者や学生にとって貴重な情報源となっています。 この記事では、arXivから特定のキーワードに関する新着論文を検索し、その内容を要約してメールで送信するという仕組みの作り方を紹介します。この仕組みを利用すれば、自分の興味や関心に合った最新の研究動向を簡単にキャッチアップすることができます。また、この仕組みは、前述のスライドで紹介されたGoogle Apps Script(GAS)という自動化サービスを使って作成することができます。 2.実際のコード(GAS)※4/17修正以下は、そのコードです。コピーして
はじめに 最近 langchain を使うようになってきて、OpenAIのAPIをちょこちょこ叩くのですが、いかんせん遅い いや十分に早いのだけど、ドキュメントの量があると若干気になってくる速度です そこで、 ローカルLLMとしてrinna を使ってみたりしたのですが、まだまだ遅いです すでに先行して実装例を作ってくれていた RWKVでembedding vectorを計算 の記事と SQLiteでベクトル検索ができる拡張sqlite-vssを試す の記事を大いに参考にしながら RWKV と sqlite-vss を使って高速なベクトル検索を作ってみます RWKVのモデル 今回は学習済みのRavenモデル RWKV-4-Raven-3B-v12-Eng98%-Other2% を使っていきます OpenAI の text-embedding-ada-002 モデル では 1536次元と扱いや
Stable Diffusionは文字や画像を元に新たな画像を生成してくれるAIですが、実行環境としてPythonが必要とされてきました。そんな中、ONNXモデルおよびONNX Runtimeの活用とC++での実装でPythonへの依存をなくし、Xbox上で動作させることに成功した猛者が登場しました。 Stable Diffusion running on Xbox Series X and S for the first time - YouTube 左端の大きなアイコンが今回作成された「Unpaint」というアプリ。記事作成時点ではストアには存在せず、インストールするにはユーザーが自分でパッケージに署名する作業が必要になります。Xbox Series XおよびXbox Series Sのどちらでも動作可能とのこと。左の大きな画面にXbox Series Xの出力が表示されています。 起
Vector similarity search is a game-changer in the world of search. It allows us to efficiently search a huge range of media, from GIFs to articles — with incredible accuracy in sub-second timescales for billion+ size datasets. One of the key components to efficient search is flexibility. And for that we have a wide range of search indexes available to us — there is no ‘one-size-fits-all’ in simila
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