GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
React コンポーネントのライフサイクルとメソッドの役割について - Qiita
公式ドキュメント React.Component を読んだメモです。 コンポーネントのライフサイクルと、実行されるメソッド React Lifecycle Methods Diagram より。 太字が主要なライフサイクルメソッド。constructor()、render()、componentDidMount()、componentDidUpdate()、componentWillUnmount()。 前提 props は、コンポーネントの外から来る値。親コンポーネントから受け継ぐ。変更不可。 state はコンポーネント内のプライベートな値。変更可。この state は Redux の state とは別物。コンポーネントの状態。 両方の値がレンダリング結果に影響する。 https://preact.gitbooks.io/react-book/content/jsx/index.ht
私たちは心理的安全性を誤解していたかもしれない。 - Qiita
合併による変化で文化が変わってしまいました。 記事内容の大手経営コンサルティング会社は2024年6月に退職しました。 はじめに 最近、新入社員の方が毎月のように入社されていて、うちの部署もにぎわってきたなーと感じています。 やっぱり、人が増えてくるといろんな方がいてコミュニケーションの大切さを実感しています。 うちの部署では、事業部で大切にしていることの一つに心理的安全性があるので、それについて考えてみたいと思います。 心理的安全性とは？ 心理的安全性とは何でしょうか？ググってみると 「心理的安全性とは、職場で誰に何を言っても、人間関係が壊れることなく、罰を受ける心配もない状態のこと。」と出てきます。 これだけだと抽象的で、よくわかりませんね そこで心理的安全性を提唱したエイミー・C・エドモンドソン先生の「恐れのない組織」を読んでみました。 本書では様々なケーススタディから組織での心理的安
WebRTCハンズオン 本編 - Qiita
はじめに この資料は、WebRTCハンズオン勉強会用の資料です。 資料の全体はこちらのINDEXを参照してください。 WebRTCハンズオン資料 INDEX - Qiita 今日作るもの 本編で作成する最終的なアプリのデモをお見せします。 https://yusuke84.github.io/webrtc-handson-2016/client/ シグナリングサーバが無いと動きません ハンズオン用ソースコード https://github.com/yusuke84/webrtc-handson-2016 handsonブランチをローカルにダウンロードしハンズオンを開始してください STEP１〜STEP4までの各ブランチに各STEPの完成形のソースコードが格納されています masterブランチはgh-pages用のブランチです 2016と書かれていますが、この記事と同じくメンテナンスは実施し
【AWS】DR（災害対策）戦略設計 - Qiita
この記事について AWSのDR戦略に関する勉強のアウトプットです。 参考ドキュメント REL13-BP02 復旧目標を満たすため、定義された復旧戦略を使用する DR戦略 プライマリロケーションでワークロードを実行できなくなった時に、復旧サイトでワークロードに耐えられるようにする。 DR戦略の比較 実装コストがかかるほど、サービスが中断する時間が長くなり、ビジネスへの影響が増えるが、運用コストは安く済む。 運用コストがかかるほど、複雑さは増すが、サービスが中断する時間は短くなり、ビジネスへの影響は少なく済む。 DR戦略の選択 複数リージョンに跨るDR戦略設計では下記いずれかを選択する。 ◆バックアップと復元（数時間でのRPO、24時間以下でのRTO) ■複雑さ：少ない ■コスト：安い ■復旧時間：多い（24時間以下) ■復旧労力：とても多い ＜復旧手順＞ 1.データとアプリケーションを復旧リ
Fargate Spot の安全な運用方法を考える 中断編 - Qiita
キャパシティ編もよかったらどうぞ https://qiita.com/sugimount-a/items/6df950c0abc02c5bcb6c はじめに Amazon ECS と AWS Fargate を使ってサービスを提供しているときに、コストを最適化する方法があります。一例として、次のコスト最適化の方法を挙げます。 Fargate Spot : 空きキャパシティを利用 Savings Plans : 1年 or 3年の期間契約 上記の2個は Fargate の購入方法が異なります。Fargate Spot は通常の価格と比べて最大 70% OFF の価格で利用できます。EC2 スポットインスタンスと同様の概念になっていて、Fargate Spot も AWS の空きキャパシティを利用します。Fargate Spot の空きキャパシティを確保できるかぎり、タスクとしてコンテナ群を動
Python初学者のためのPolars100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 はじめに どうもこんにちは、kunishouです。 この度、PythonライブラリであるPolarsを効率的に学ぶためのコンテンツとして 「Python初学者のためのPolars100本ノック」 を作成したので公開します。こちらは2020年9月に公開した「Python初学者のためのpandas100本ノック」の問題内容をPolarsのメソッドに合わせて修正、再編したものになります。本コンテン
プログラミング初学者のための「即戦力ノウハウ」（4 万字） - Qiita
はじめに これは文系出身の私が、入社後に早く教えて欲しかったことをまとめたものです。 私は 10 年ほど前に文系大学を卒業して技術職で採用されましたが、入社 1 年も経たないうちに「使えない」と言われ、お客様向けのサポートセンター業務に就くことになりました。 その間も個人ではコーディングを続け、開発チームに厄介な口出しなどしているうちに、いつの間にか技術職に戻っていました。 プログラミング未経験者のよくある回り道をした身として、同じような境遇の方の助けになれば幸いです。 以下はすぐに使えるものから、未経験の方には難しい内容まで含まれます。 すぐに分からなくても知ってさえいれば後々効いてくる内容にしたつもりですので、「そのうち分かるかな」くらいの気持ちで読んでもらえればと思います。 👑 コーディングの基礎テクニック 初学者に役立つ汎用的なテクニックをまとめます。 特に説明のない限り、コード
RictyフォントとRicty Diminishedフォントが正式にサポート終了となった話 - Qiita
2023年1月現在、Qiitaのコードブロックでも採用されている有名な日本語対応プログラミング用フォントのRictyとRicty Diminishedが、2023年1月28日をもって「正式に」サポート終了しました。具体的には、配布ページの冒頭に、以下の文章が追加されています。 Ricty および Ricty Diminished は、2010 年代前半には欧文・和文合成プログラミング用フォントとして先駆的でしたが、現在は前時代的な存在となっています。不具合もいくつか確認されています。良質なプログラミング用フォントが数多く登場していますので、それらの利用をおすすめします。 よって今後は、他のフォントを使用するのが良いでしょう。 移行先の候補となるフォントの一覧もあるので、ぜひ確認してみてください。 経緯 RictyフォントとRicty Diminishedフォントは、プログラミング用フォント
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1 シェア、将来性) - Qiita
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1 シェア、将来性)AWSAzureGoogleCloud 3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をプロダクションで実運用した感想(その1 シェア、将来性) はじめに 今まで私がエンジニアとして10年以上仕事をしてきた過程で、利用されているクラウドインフラ基盤を転職要件に含めていなかったことも相まって、AWS(Amazon Web Services),Azure(Microsoft Azure),GCP(Google Cloud Platform)という3大クラウドのクラウド基盤で、サービスの立ち上げから運用まで関与することができました。 各々のクラウド基盤に関して掘り下げられていることはあっても、エンジニア/SREの視点から俯瞰して述べられていることはあんまり無いので私が実務レベルで各々のサービス
RSAの終わりの始まり - 暗号移行再び - Qiita
前振り 全国の暗号を使うエンジニアの皆さんこんにちは。今日は暗号移行とRSA暗号の話をしたいと思います。まず暗号を利用している皆さんであればCRYPTRECの「電子政府推奨暗号リスト」のことはご存じですよね！（言い切るw） CRYPTRECから2022年7月（昨年夏）に暗号強度要件（アルゴリズム及び鍵長選択）に関する設定基準（PDF直リンク）が公開されました。この中では暗号のセキュリティ強度で各種暗号と鍵長が整理されています。セキュリティ強度はビットセキュリティと呼ばれるビットサイズ（共通鍵暗号の場合のビット長）で区分されます。暗号アルゴリズムが違ってもセキュリティ強度で比較ができるということですね。例えば現在一般的に良く使われているセキュリティ強度は112ビットセキュリティが多く、これにはデジタル署名であればRSA暗号の2048ビットやECDSAのP-224等が含まれます。今日は公開鍵暗
脆弱性診断につかえるツール集 - Qiita
概要 自宅サーバのセキュリティチェックをして見た。 脆弱性診断ツール nikto niktoは、Web アプリケーションセキュリティスキャナー。 $ sudo apt install nikto -y $ nikto -h localhost - Nikto v2.1.5 --------------------------------------------------------------------------- + Target IP: 127.0.0.1 + Target Hostname: localhost + Target Port: 80 + Start Time: 2019-08-23 22:26:00 (GMT9) ---------------------------------------------------------------------------
最も「ありそうで存在しない漢字」は何か？ - Qiita
タイトルが全てです。 個々のパーツとしてはありふれた部品なのに、合体させると「存在しない漢字」になる組み合わせは一体何なのか調べてみました。 ※この記事は TSG Advent Calendar 2022 の14日目の記事です。 手法 以下の手順で「ありそうで存在しない漢字」を調べることにしました。 すでに存在する漢字を構成する部品を調査する 出現回数が多い部品どうしを組み合わせ新たな漢字を作る 構成する部品の出現頻度から、それぞれの組み合わせの「ありそう度」をスコア付けする スコアが最も高いものを「最もありそうで存在しない漢字」とする CHISE 漢字構造情報データベースは、Unicodeに収録されている全漢字を含むさまざまな漢字の部品構造をデータベース化したオープンデータです。今回はこちらのデータを利用して調査を行うことにしました。 頻出部品を調査する UnicodeのCJK統合漢字か
セキュリティ診断ツール "Dastardly" を WSL2 上で実行してみた - Qiita
LIFULL に新卒入社し、もうすぐ4年目になるヒラノです。 普段はセキュリティエンジニアとして、セキュリティ/テスト自動化に関する推進、支援などを中心に取り組んでいます。 15日目の記事 では Dastardly を GitHub 上で動かしていましたが、今回はローカル（WSL2）上で動かしてみようと思います。 What is Dastardly? Dastardly は、無料で利用できる CI/CD パイプライン用の Web アプリケーションセキュリティ診断ツールです。 開発元は Burp Suite でおなじみの PortSwigger で、重要な7つの脆弱性に関して10分以内で見つけることができます。 Cross-site scripting (XSS) (reflected) Cross-origin resource sharing (CORS) issues Vulnerab
インフラエンジニアって何してんの？ - Qiita
「ラクス Advent Calendar 2022」 12月23日（金）担当のインフラエンジニアです。今回は知られざるインフラエンジニアの仕事について触れてみたいと思います。 はじめに 最近（でもないけど）twitterなどで駆け出しエンジニア？の方のツイートをよく目にするようになりました。 「駆け出しエンジニア」というと文字面からは1年目のなりたてエンジニアのような印象を受けますが、どちらかというとこれからエンジニアを目指すために勉強をしている方を指すことが多いようです。 そういった方のツイートを見ていると9割以上はプログラミングの話。実際に業界内で働いてみれば要件定義など単純にプログラミングしていればいいだけの世界ではないことは重々承知かと思いますが、未経験の方にはエンジニア＝プログラミング、エンジニア＝開発、というイメージがやはり強いのでしょう。はたまたインフラエンジニアなんて世界に
AWSで障害に強いシステムを構築する方法 - Qiita
はじめに 2011年の東日本大震災、これから来ると言われる南海トラフ地震などの大規模な災害や事故に備えるために、災害復旧(DR)が可能なシステムと、その実現手段としてAWSを始めとしたクラウドが長年注目されています。 このDRに関連して、近年「レジリエンス」という言葉が注目を集めるようになりました。 レジリエンスとは、回復力、復元力、弾力などの意味を持つ英単語。IT分野では、情報システムがシステム障害や災害、サイバー攻撃などの問題に直面したとき、迅速に被害からの回復を図り正常な状態に復旧・復元する能力（の大きさ）をこのように呼ぶ。 https://e-words.jp/w/%E3%83%AC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9.html AWSでは、2019年8月に大規模障害が発生したことがあり、この時もAZ障害が起きた時に取り得る対策
あれあれ？ CPU 増やしたのに速くならないぞ？ - Qiita
はじめに Web アプリケーションを開発している皆さん！ 日夜性能問題に悩まされていると思います😅 本記事では性能問題における 「CPU 使用率の見方」 に焦点をおいて話そうかと思います！ CPU あるある CPU にまつわる謎？ は大体次の２ケースかな〜、と思います。 ① クエリ応答が遅いからスケールアップ！ → あれ？変わらないぞ？ Web アプリ開発していると、API 応答が遅い → 原因は重いクエリ (SQL) というケースはよくあるかと思います。当然速度改善したいです。お金で簡単に解決できるならそうしたい。 例えば RDS のインスタンスタイプ db.r5.xlarge を今使っているとしましょう。 vCPU 数は 4 です。これを ２倍性能 の db.r5.2xlarge にしましょう！ db.r5.xlarge db.r5.2xlarge
話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita
概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます！（みんなも参加してね） データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか？ 一方、「ETLではなくELT（音楽グループではない）が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか（予想）について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
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