ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ｜shi3z
やっぱあれですな。 一度動いちゃうと後はもう雪崩のようですな。 そしてこっち側も新鮮味を感じなくなってしまうというか。 んで、ものすごくアッサリとうちのMacBookProで動きました。 量子化済みのモデルをダウンロードしてスクリプト動かすだけ! 工夫なし! Windowsでもいけると書いてある。しかもめちゃくちゃ高速 % ./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 main: seed = 1680064969 llama_model_load: loading model from 'gpt4all-lora-quantized.bin' - please wait ... llama_model_load: failed to open 'gpt4all-lora-quantized.bin' main: failed to load model from 'gp
別人の住民票が誤って発行されるバグ、富士通Japanのコンビニ交付サービスで
コンビニの証明書交付サービスで別人の住民票が発行されるトラブルが横浜市で発生した問題について、サービスの提供ベンダーが富士通Japanであることが日経クロステックの取材で2023年3月29日までに分かった。同社が手掛ける証明書交付サービスへのアクセスが集中し負荷が高くなったことで、「プログラム的な瑕疵（かし）が表面化した」（広報）という。 富士通Japanは日経クロステックの取材に対し、システムに不具合があったことを認めた。負荷が高くなると別人の住民票が発行される事象の詳細については「回答を控える」（広報）とした。 同トラブルは2023年3月27日午前、横浜市に住民から寄せられた連絡で発覚した。住民がコンビニでマイナンバーカードを使って住民票を取得したところ、別人の氏名や住所が記載された住民票が交付されたという。横浜市は同日午後2時にコンビニでの証明書交付サービスを停止し、誤って交付された
オープンソースでGPTベースの大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類が一気に誰でもダウンロード可能に
AI企業のCerebrasが、オープンソースでパラメータ数1億1100万～130億の大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類を公開しました。Cerebras-GPTは、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindが2022年3月にリリースしたChinchilla方式で学習したモデルで、これまでに公開されているどのモデルよりも学習時間が短く、学習コストが低く、消費電力が少ないのが特徴とのことです。 Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models - Cerebras https://www.cerebras.net/blog/cerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models/ cerebr
Raspberry Pi Pico W日本販売開始！ついに遊べるぞー！ - あっきぃ日誌
Raspberry Pi Pico Wがいよいよ日本でも販売を開始しました。昨年6月末にリリースされてから9ヶ月待たされましたね……。 www.raspi.jp 暗箱にぶち込んだり180日の特例申請をしたりすれば使えはしましたが、わたしはわりと律儀に待っていたので、これから色々実装です。 なお、Pico W関連の近況としては、先月上旬に公式のSDKにBluetooth対応が入ったことと、同じく先月上旬にPico Wのサポートが追加されたCircuitPython8.0.0がリリースされたことが挙げられます。よって、PicoWで色々本格的に遊べる環境が整ったのもわりと最近だったりします。 github.com github.com ひとまず3つポチった スイッチサイエンスさんで上限いっぱいの3つ分をポチって、2日で到着。ありがとうございます！OSCの展示に間に合わせられそう〜！技適表示はリー
「GPT-4より強力なAIの開発を直ちに停止せよ」──公開書簡にマスク氏やウォズニアック氏が署名
AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute（FLI）は3月28日、GPT-4よりも強力なAIシステムの開発と運用を少なくとも6カ月間停止するように呼びかける書簡を公開し、本稿執筆現在1000人以上が署名している。イーロン・マスク氏や、米Appleの共同創業者、スティーブ・ウォズニアック氏の名前もある。 人類にとって深刻なリスクをもたらす可能性のある一般的なタスクにおいて、人間と競合するようになったAIシステムに対する懸念から提示された。現在のAI技術が安全性や倫理性の問題を引き起こす可能性があるため、研究者や開発者に対して、これらのリスクを十分に評価し、必要な対策を講じるよう呼びかけている。 また、AIがもたらす利益とリスクの均衡を保つために、国際的な協力と競争の制限が重要だと主張する。信頼性、アライメント、忠誠心などを確保するために必要な
技術書は気に入った一節を見つけるだけでいい
ということで、私の例をいくつか出してみようと思います。 モノリスからマイクロサービスへ マイクロサービス・アーキテクチャの著者による、モノリスからの移行をガイドするような雰囲気のするこの本ですが、この本は第6章「終わり」にから、この一節です: 他人の事例から学ぶべき教訓があるのは事実だが、自分のコンテキストでうまく機能するアプローチを見つけるには、時間をかけなければならない。 これはあらゆるプラクティスに言えることで、私は事あるごとに「スクラムをそのまま導入するのは無駄だ」とか「守破離っていうやつは苦手だ」とか言い続けているんですが、それはつまり、先人のプラクティスは様々な状況（コンテキスト）があるなかで成功した事例であり、コンテキストが異なる現場に持ち込んでもうまく機能するかは未知なのです。なので、そのプラクティスが前提としているコンテキストとソリューションを理解しつつ、自分たちのコンテ
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
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