コードレビューについて - camlspotter’s blog
このところ立て続けにコードレビューについて話をする機会があったので 私が経験した最高のレビュー体制を簡単にまとめておこうと思います。 利点 何故必要か 何が嬉しいのか コスト うまく回すためには何が必要か 細かい運営方法 はっきり言って当たり前の事しか書きません。 私も当時は当たり前のことだと思っていましたから、特に気にもしていなかったのです。 ただ見聞するところによると、これをちゃんとやっているところはとても少ないようです。 ウォールストリート系のファンドでもろくにレビューしてないとかどういうことなんでしょう。 だから時々会社が吹っ飛ぶんですね… 結局は、ああだ、こうだ各論を言っても、ちゃんとやれるのか、それ一点に尽きてしまう話なのですが… 利点 レビューを何のためにするか、それはまず第一に自分達の書いているコードに潜在するバグによる損失をできるだけ少なくすることでしょう。 型システムや
Team「たぬき」開発振り返りメモ3: 10bクラスの大規模言語モデルを実際に開発して想定外だったこと5選
(本記事は､技術メモをもとに､Claude 3で一般向けに自動作文したものです) 関連記事 Team「たぬき」開発振り返りメモ1: Scaling Lawに挑戦しようと準備する話 Team「たぬき」開発振り返りメモ2: Scaling lawの壁は高かったという話 はじめに 我々は最近、大規模な言語モデルの開発プロジェクトに取り組みました。言語モデルとは、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成できるAIシステムのことです。プロジェクトでは、250回以上の試行錯誤を繰り返しながら、モデルの性能を少しずつ向上させていきました。ここでは、その過程で直面した問題と解決策について報告したいと思います。 1. GPUの性能を全く引き出せなくて焦る プロジェクトでは、NVIDIA社の最新鋭GPU「H100」を24枚も使用することになりました。H100の価格は1枚あたり約500
Rust言語のための統合開発環境「RustRover」正式リリース、JetBrains。個人の非商用利用は無料
Rust言語のための統合開発環境「RustRover」正式リリース、JetBrains。個人の非商用利用は無料 Kotlin言語や統合開発ツールIntelliJ IDEAなどの開発を行っているJetBrainsは、Rust言語用の統合開発環境「RustRover」の正式リリースを発表しました。 All systems are GO! We’re over the moon to see RustRover finally land! Read all about the release and the new free non-commercial license in our blog post https://t.co/s3MnqfiTrs, and see how we can help you stay focused on what matters pic.twitter.com
収納実例特集｜性能を追求する住宅メーカー 【一条工務店】
住まいのお悩みランキングなどで常に上位に入る、注目のキーワード「収納」。お子さまの成長や生活の変化に合わせて、その使い方も中身も変わっていく収納の在り方は、まさにご家庭ごとに千差万別です。そこで一条は「収納」にフォーカスしてオーナー様にインタビュー。一条の家に実際にお住まいの方々はどのような収納をつくり、どのように使いこなしているのか。そのアイディアを聞かせていただきました。 住まいのお悩みランキングなどで常に上位に入る、注目のキーワード「収納」。お子さまの成長や生活の変化に合わせて、その使い方も中身も変わっていく収納の在り方は、まさにご家庭ごとに千差万別です。そこで一条は「収納」にフォーカスしてオーナー様にインタビュー。一条の家に実際にお住まい の方々はどのような収納をつくり、どのように使いこなしているのか。そのアイディアを聞かせていただきました。 これから何十年も暮らしていく家であれば
わずか40秒の運動で身体に起こる劇的変化 – 早稲田大学 研究活動
― 強度の工夫で短時間でも大きな運動効果 ― 発表のポイント わずか40秒の高強度間欠的運動で、全身および筋肉の酸素消費量ならびに大腿部（太もも）の主要な筋肉の活動が大きく増加することを発見した。 高強度運動の反復回数と、酸素消費量の増加は必ずしも比例しないことが判明した。 本研究をきっかけに、トレーニング効果をもたらす『最少量』の解明が進み、日本のみならず、世界の運動実施率の向上に繋がることが期待される。 概要 早稲田大学スポーツ科学学術院の川上 泰雄（かわかみ やすお）教授、国立スポーツ科学センターの山岸 卓樹（やまぎし たかき）研究員らの研究グループは、トレーニング効果を生み出す『最少量』のメカニズムについて、強度の工夫によって、短時間であっても大きな運動効果をもたらし得ることを発見しました。健康増進や疾病予防のための運動の重要性は、これまでもメディアなどでたびたび取り上げられていま
ガバメントクラウド先行事業（市町村の基幹業務システム等）の中間報告を掲載しました｜デジタル庁
採択結果については、ガバメントクラウド先行事業の採択結果について（市町村の基幹業務システム）をご確認ください。 ※個人情報、アプリケーション開発事業者等のノウハウ、セキュリティに関する部分等を一部削除・修正しています。 ※zipファイルがダウンロードされます。 採択団体応募資料神戸市（ZIP／1,837KB） （令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂） 倉敷市（ZIP／6,513KB） （令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂） 盛岡市（ZIP／2,437KB） （令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂、令和5年7月改定） 佐倉市（ZIP／3,454B） （令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂） 宇和島市（ZIP／4,214KB） （令和3年8月作成、令
第812回 aptの新機能あれこれ ［Ubuntu 24.04 LTS版］ | gihyo.jp
「apt」は言わずとしれたUbuntuの基本を担うパッケージ管理システムです。今回はUbuntu 24.04 LTSに搭載された「apt 2.8.0」に関して、前回のLTSである22.04の「apt 2.4.12」以降に実装されたり、さらには古いLTSにもバックポートされたりした機能について紹介しましょう。 ちなみにaptの機能紹介は本連載でも何度か行っています。より古いバージョンからアップグレードする場合は、そちらも参照してください。 第327回「aptコマンドを使ってみよう」 第675回「apt-keyはなぜ廃止予定となったのか」 第676回「aptコマンドの最新機能あれこれ」 第677回「aptで使うsources.listのオプションいろいろ」 これらの記事では公開当時最新の2.3.6までしか紹介できていなかったので、2.3.6から2.4.12までの機能についてもまとめて紹介する予
TM NETWORKの40周年トリビュートアルバムのこと - WASTE OF POPS 80s-90s
TM NETWORKの40周年記念のトリビュートアルバムを、きちんと盤で買いました。 こういうトリビュートアルバム、カバーアルバムの類は、ここ十数年割とお手軽にあまりお金かけることなくリリースされることが多くなっていて、数曲いいのはあっても全体としては何だかなあというものが多いですが、これは違います。 さすが「周年」を冠したアルバムだけあって、各曲ともお金をかけて丁寧に制作されていることがわかりますし、別のトリビュート系アルバムには割とよくある「とりあえずヒット曲並べとけ」という感じはなく、きちんと担当ミュージシャンに違和感なくハマる楽曲を選択していることもあって、非常に聴きごたえのあるアルバムになっています。 以下各曲。 01. SEVEN DAYS WAR / GREe4N BOYZ 確かに彼らがTMの曲をやるとすればこれだという気持ち。ただ、従来の彼らのトレードマーク的歌唱であるとこ
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【4/18開催】VSCode Dev Containersで楽々開発環境構築祭り〜Python/Reactなどなど〜 Visual Studio Codeの拡張機能であるDev Containersを使ってReactとかPythonとかSpring Bootとかの開発環境をラクチンで構築する方法を紹介するイベントです。 https://tech-lab.connpass.com/event/311864/ こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスア
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
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Dev ContainersとTestcontainers / bells17 —TechFeed Experts Night#28 〜 コンテナ技術最前線
With Thor 2, Broadcom Wants To Become The AI Network Adapter
GitHub - shunk031/cookiecutter-huggingface-datasets: cookiecutter for huggingface datasets
Amazon Bedrock + Anthropic Claude 3 開発体験ワークショップ
生成AIの進化と今後の展望 - Preferred Networks 岡野原 大輔
生成AIの産業における可能性｜東京大学 松尾研究室
「Copilot+ PC」とはなにか マイクロソフトが狙うUX変化とWindowsの再設計
INDUS: Effective and Efficient Language Models for Scientific Applications
https://arxiv.org/pdf/2405.05904
大規模言語モデル研究の最近の潮流(?)と実験研究への展開可能性について | ドクセル
