クラウドでできることは、総所有コスト (TCO) の削減だけではありません。AWS ユーザーは、スタッフの生産性向上、運用の回復力、ビジネスの俊敏性など、他の分野でも大きな改善を実感しています。 先進的な企業は、AWS を利用することの価値がコスト削減だけではないことを理解しています。Cloud Value Framework は、AWS への移行と AWS 上でビジネスを構築することのビジネスバリューを理解するのに役立ちます。
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT(を支えるTransformerという仕組み)をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 (1)大まかな背景と概要:本記事 (2)GPTの能力と可能性:実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 (3)GPTの限界と未来展望:Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い: トークン長とは何か? まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個(850GBの容量を食う)でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
インフラエンジニアを独力で目指すならってことでお勧めの勉強法を書いていきます。何度聞かれてもこう答えると思います。 基本情報処理試験 いきなりハードルが高いのかもしれないけど、一番基礎が詰まっていると思われる資格。ただこの資格を取ったからと言ってすぐインフラエンジニアとして仕事ができるわけではない。むしろ、仕事をしたときに何をやっているかわかるようになるという話。基礎がない人がいくら手数を増やしても、ハードウェア・ソフトウェア・クラウドなどの種類が変わった途端に素人同然になる。 インフラエンジニアの道を歩くスピードが上がる靴とでも思ったほうがいい。靴を手に入れただけだと前に進まないよね。そういうこと。 パブリッククラウドの無料枠 AWSでもいいし、Azureでもいいし、Google Cloud、いや別にIBM CloudやOracle Cloudでもいい。何しろ有名なパブリッククラウドには
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