CDK の中で DB を初期化する点についても後ほど触れます。 S3 にサンプルデータをアップロードする 続いて、以下のコマンドで S3 にサンプルのデータを入れます。 bucket_name=$(aws cloudformation describe-stacks --stack-name BlogAthenaJoinS3AndMysqlStack --output text --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`BucketName`].OutputValue') aws s3 cp ./s3_test_data/data "s3://${bucket_name}/data" --recursive これで CloudFormation で作成した S3 バケット名を取得し、そのバケットに以下の CSV ファイルをアップロードしました。 ※4都

AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

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そもそも何が起きたのか　内閣府に設置されている、再生エネルギータスクフォース（以下、再エネTF）において、次期再生エネルギー調達にかかる固定買取価格（FIT）を政権に対して提言するにあたり、再エネTFの構成員の何者かが中国国営の送電企業の『国家電網公司』の資料を流用し、その電子透かしが資料にそのまま掲載されていたことが発覚した事件です。 https://web.archive.org/web/20240323041756/https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/conference/energy/20240322/240322energy05.pdf 本件資料は中国語では現存するものですが、問題は、「日本語で記載されていること」「資料そのものに電子透かしが入っていること」を考えれば、この内閣府で行われた再エネTFで構成員から日本政府に向けて提言

こんにちは！たかぎわ @shun_tak と申します！バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています！ 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください！わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう！ ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう！ (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう！ (5min) 他のトピックも聞いてみよう！ Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう！ (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう！ ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます！ わいまつさんが作った企業リサー

総務省は、本日、LINEヤフー株式会社（代表取締役社長 出澤 剛、法人番号 4010401039979、本社 東京都千代田区）に対し、同社における、不正アクセスによる通信の秘密の漏えい事案に関し、通信の秘密の保護及びサイバーセキュリティの確保の徹底を図るとともに、再発防止策等の必要な措置を講じ、その実施状況を報告するよう、文書による行政指導を行いました。 LINEヤフー株式会社（代表取締役社長 出澤 剛。以下「LINEヤフー社」という。）からの報告により、同社及び同社のITインフラの運用に係る業務委託先であるNAVER Cloud社が、それぞれセキュリティに係るメンテナンス業務を委託していた企業においてマルウェア感染が生じたことを契機として、NAVER Cloud社の社内システムが侵害されるとともに、同社を介して、同社とネットワーク接続のあったLINEヤフー社の社内システムに対して不正アク

予実管理はなぜ大事か予算(事業計画)とは現在の事業理解を反映したものである。予算は、売上の発生メカニズムやコストの発生メカニズムをモデル化する。モデルの中には変数(パラメータ)があり、基本的にはこの変数を達成していれば、予算が自動的に達成されるという前提で作られる。つまり予算は、その時点での事業の理解そのものを表している。 予算と実績が合わないということは、事業の理解が浅いということである。何かしら前提としていることが間違っている、見落としていることがある、わかっていないことがあるということである。事業の理解が浅いと、どれくらいのリソースを投下するとどれくらいのリターンが得られるかをコントロールできていないことになるため、投資の不確実性が高い状態とみなされる。 投資の不確実性が高い状態だと、資金調達コストが上がる。仮にまったく同じ構造の事業をもつ2社があるとする。コントローラビリティが高い

「書籍オンライン」「DIAMOND愛読者クラブ」を運営する編集部。経営、経済、ビジネススキル、自己啓発、 マネー、健康、女性実用、子育て、サイエンスなど多様なジャンルのオリジナルコンテンツを発信している。 定番読書 読まれる本には理由がある──。 情報が次から次へと溢れてくる時代、長く支持されている定番書の普遍的な価値が増しています。 そこで、この連載では、今こそ読みたいロングセラーのメッセージを紹介します。 バックナンバー一覧 ピーター・F・ドラッカーの著作の中でも、最も広く長く読み継がれてきた名著『経営者の条件』。タイトルには経営者とあるが、この本は「経営者にとって役立つ」だけの本ではない。それこそ普通のビジネスパーソンはもちろん、アーティスト、クリエイター、アスリート、学生、さらには家庭人としても多くの示唆をもらえる一冊なのだ。ドラッカーの入門編としても、ぴったりだ。さて、ドラッ

あの頃の俺に伝えたい内容を雑に書く。 本を読め お前が困ってることはたいてい先人の知恵によって体系化されている。経験から学ぶことも大事だが、歴史から学ぶことを常に継続しろ。 他社のマネージャーと話せ 社内のことで手一杯なのはわかるが、思った以上に視野が狭くなっているぞ。社外の人間と話すとそれに気づくはずだ。緊張を乗り越えて直接声をかけたりイベントに出向いたりしてみるといい。思考が整理され、きっと解決の種が育つ。 引き出しを増やせ マネジメントは成長がわかりづらい。不安になったらマネジメントの引き出しを増やすことに集中しろ。メンバーへの物事の伝え方、意思決定の前の整理の仕方、やり方は無数にある。何個違うやり方にチャレンジできたかを数えてみるといい。 どこで成果を出すかを決めろ 自分の期待は自分で合わせろ。やること、やらないこと、頼りたいことを明文化しないと全てが自分の責任のようにすれば感じて

日経BOOKプラスに掲載されている記事、本、著者を任意のキーワードで検索することができます。 ※ISBNも検索にご利用いただけます。ISBNとは出版物固有の13桁の番号で、裏表紙に記載されています。本サイトでISBNを使って書籍を検索する際は、ハイフン（-）を省略し、13桁の数字のみを半角文字で入力してください。

こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー

編集後記「ChatGPTで株取引スクリプトを作ってバックテスト」と「たんぱく質取ってますか？」：Deep Insider's Eye　一色＆かわさきの編集後記 一色からは「ChatGPTで株取引スクリプトを作ってバックテスト」という題でChatGPTを使って株取引ストラテジーを生成してシミュレーションしたことについて、かわさきからは「たんぱく質取ってますか？」という題でカロリーを考慮して鳥貴族のメニュー選びをアシストしてくれるGPTsを作成してみたことについて書きました。

<span title='2024-01-17 00:00:00 +0900 +0900'>2024年01月17日</span>&nbsp;·&nbsp;5 分&nbsp;·&nbsp;2053 文字 身近な人がデジタルデトックスをやるということを聞き、自分もこれは必要かもしれないかもなと感じたため、自分なりにデジタルデトックスもどきを実践してみています。 実践し始めて１週間ちょっとしか経っていないですが、すでに多くの良い変化を感じられているのでメモしておこうと思います。 なぜ始めたか、何をしているか#はじめに述べたデジタルデトックスすると言っていた人と話している中で、自分は短時間で得られる刺激に悪い意味で慣れてしまっていることに自覚的になりました。 例えば、YouTube Short や Twitter、インスタのストーリー、社内の Times など。 短時間で得られる刺激を摂取しすぎて

歌声合成ソフト、Synthesizer Vでは一体何ができるのか。自身でさまざまなクリエイターに声をかけ制作したコンピレーションアルバム『AIボーカルコンピVol.1 with Synthesizer V AI』をリリースするなど、Synthesizer Vに造詣が深い音楽プロデューサーの鈴木Daichi秀行氏に、その全貌を解説していただこう。 Text by 鈴木Daichi秀行 はじめに TOPIC 1｜歌声を選んで歌詞を入力 TOPIC 2｜外部からMIDIファイルを取り込む TOPIC 3｜自動でテイクを作成するAIリテイク機能 TOPIC 4｜好みに合わせて声色を調節 TOPIC 5｜歌だけでなくラップにも対応 TOPIC 6｜プラグインとしての活用とオーディオデータの書き出し TOPIC 7｜直近のアップデートで追加された新機能 まとめ 【特集】夢ノ結唱 BanG Dream!

ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく！ 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート！燃えつきるほどヒート！！ …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも

みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク：大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ

転職する際に空白期間がない場合は会社側で手続きがほとんど終わりますが、一旦無職を挟んで転職する場合は、保険証、年金、iDeCoなどの手続きが必要になります。 今回の転職活動にあたって、 この手続きをするのに市役所やプリンターを使いたくないので、インターネットだけで完結できるかにトライしました。 Open Job Letterを公開しました | Web Scratch 手続きの前提条件 会社や個人によって前提が異なるので、ここでは次の前提で記事を書いています。 会社員: 厚生年金 保険証: ［ITS］関東ITソフトウェア健康保険組合 iDeCo: 個人型確定拠出年金 退職して次の会社が決まってない場合は、保険証や年金などの手続きが必要になります。 保険証: 国民健康保険か任意継続かは好きな方で 今回は任意継続を選択 年金: 厚生年金から国民年金第1号へ切り替える iDeCo: 「加入者被保険

この記事はVisual Studio Code Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 もうすぐクリスマスですね。我が家は3歳の息子がいるのですが、今更「ツリー買い忘れたけどなんか飾り付けほしいなぁ」と思ってダイソーでツリーが印刷された布を買い、布を壁に貼ってシールや工作物をペタペタ貼ることでそれっぽいものができました。ツリーのゴミも散らからないので、もし悩んでいる方がいればぜひお試しください DALL-Eで出力してもらったイメージはこちらになります（こんなにちゃんとしていませんが） はじめまして、LayerX 機械学習チームの @yakipudding です。 突然ですが、私はSQLを書くのが好きではないです。業務での調査や分析によくSQLを使用するのですが、構文やJOIN、どの項目がどのテーブルにあるのかなどを都度確認しながら書くのが面倒で、億劫に感じます。 そ

ポトフがおいしい季節ですね、菅野です。 Amazon BedrockのKnowledge baseがGAとなり、Amazon BedrockでもRAGが作成できるようになりました。 docs.aws.amazon.com 今回はKnowledgeベースを実際に作成して統計データを検索するRAGを構築してみます。 RAGとは RAGアーキテクチャ（Retrieval-Augmented Generation）は、自然言語処理において、Google検索のような検索技術と、ChatGPTのような文章生成技術を組み合わせた技術です。 このアーキテクチャを利用すると、生成AIが学習していないデータ、例えば自社の内部レポートのようなデータを用いて、ChatGPTライクな応答システムを構築できます。 具体的には、何か質問を受けると、質問に関連した文章を検索し、その検索結果を元に自然となるような回答を生成