技術系メーリングリストで質問するときのパターン・ランゲージ
目次 はじめに メーリングリスト —— サポートセンターではなく互助会です 表題 —— あいさつではなく用件を書きましょう 自己紹介 —— 自分の知識・技能・経験を簡潔に書きましょう 書き出し —— 最初に問題の要旨を書きましょう 肩書き —— 会社の名前を背負っていることを忘れないように 実行手順 —— 手順は箇条書きで書きましょう 結果の予想 —— 期待した結果を書きましょう 実際の結果 —— 実際に起きたことを書きましょう ステップ明記 —— どこからうまく行かなくなったかを書きましょう 実際の値 —— 条件を具体的に書きましょう エラーメッセージ —— 必ずコピー＆ペーストしましょう 判断理由 —— そのように考えた理由を書きましょう 文献の引用 —— 読者の手間を省くように書きましょう ソース —— 関連する部分を抽出して示しましょう スレッド —— 関連する話題なら「返信」しま
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
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