ジツーニ・バ・カダーナ @old_keynesian 難しい数学や古文漢文ではなく金融経済を教えよという意見がたまにあるけど、それをやってるのが商業高校なので、現行のカリキュラム変えなくても商業高校へ進学すれば解決するんですよね。金融経済を教育せよ、しかし商業高校には行きたくない（行かせたくない）ということだとしたらなんだかなあと。 2024-05-12 02:29:52 ジツーニ・バ・カダーナ @old_keynesian 社会に出てから役に立つことを教えよというニーズに最も適合しているのが工業高校と商業高校なのだが、普通科に行けないから工業科、商業科に行くみたいな扱いになってしまっている。これはもったいない。工業科、商業科の地位がもっと上がるべき。 2024-05-12 02:42:33

ハナメガネ @V6zgN9mvifif6Ob 【世の中には2種類の教員しかいない。給特法を味方につけられる教員か、それ以外か】 「法律ゆうんは、弱いモンの味方やない。知っとるモンの味方するんや。」（『ミナミの帝王』より） ハナメガネ @V6zgN9mvifif6Ob 勤務校の校長がすごい話。何にそんなに腹を立てているのかよく分からないことで口汚く罵った挙句「校長にかわれ！」と叫ぶ保護者がいて、対応した教員が校長に代わったところ、「お父さん、今の状態じゃ話ができないから落ち着いたらもう1回かけ直してきてくれる？」と言って切るという #教師のバトン 2024-05-10 21:53:10 ハナメガネ @V6zgN9mvifif6Ob で、わずか数秒後にもう1回かかってきて依然として頭に血が上っている様子。「ええ、ええ、ええ」と話を聞いている校長。「なるほど。最初からそういう説明をしてくれたら私

スーパーコンピュータ「富岳」で学習をした日本語特化の大規模言語モデル（LLM）が誕生した。東京工業大学と東北大学、富士通、理化学研究所、名古屋大学、サイバーエージェント、AIベンチャー企業のKotoba Technologies（東京都港区）の合同研究チームは5月9日、富岳で開発したLLM「Fugaku-LLM」を発表した。パラメータ数は130億。GitHubやHugging Faceで公開しており、研究や商業目的で利用できる。 LLMの学習にはGPUを使うのが一般的だ。しかし、世界中でLLMの開発競争が起こっており、最新のGPUを大量に入手するのは困難な状況に陥っている。そんな中、東京工業大学と東北大学、富士通、理化学研究所の研究チームでは富士通製の国産CPUを中央演算処理装置に使う富岳で、LLMの開発を進める研究を2023年5月に開始。7月には名古屋大学とサイバーエージェント、Koto

シリコンバレーのドローン海賊　人新世ＳＦ傑作選 (創元SF文庫) 作者:メグ・エリソン,テイド・トンプソン,ダリル・グレゴリイ,グレッグ・イーガン,サラ・ゲイリー,ジャスティナ・ロブソン,陳楸帆,マルカ・オールダー,サード・Z・フセイン,ジェイムズ・ブラッドレー東京創元社Amazonこの『シリコンバレーのドローン海賊: 人新世SF傑作選』は、『近未来、そしてそれほど近くはない未来における技術開発の役割と、潜在的な影響の探究を使命としている』SFアンソロジーシリーズの一冊になる。たとえば表題作は「配達用のドローンを狩る」人々を中心にした、近未来にありえそうな情景の物語だ。 サブタイトルにある「人新世」とは何かといえば、人類はその経済活動によってあまりに地球の気候を変えてしまっており、その兆候はすでに地質にも現れるようになっている──として提唱されている「新しい地質年代」、すなわち現代のことだ

2019年12月に自分の会社を設立した。 なんの考えもなく意味なく3月決算にしてしまい、4ヶ月弱で決算を迎え、2ヶ月以内に法人税を納める必要があるので5月に入ってから法人決算を行った。そのときに役立った本の紹介と実際に法人決算をやってみた経験談 (失敗談) を書いておく。 (2024-05-05 追記) 本稿の続編として時間が経ってからわかったことなどをまとめました。 法人設立のきっかけ仕事を辞めようと思ったとき、次にやりたいことはとくになかったし、40歳を超えて年齢的にも雇ってくれる会社をみつけるのは難しいだろうということは容易に予測できた。少し転職活動をしてみたものの、自分自身にやりたいことがないのもあり、あまり手応えを感じなかったので消去法のような流れで起業することにした。 私の場合、会社設立 freee を使って法人設立のための手続きをした。必要な手続きや書類作成など、法人登記まで

たまたまお仕事の断り方という記事を読んだ。ひとり会社を経営してもうすぐ5年が経とうとしている。うちの会社では過去に1度、大きな失敗を経験してふりかえりを行った。その際に引き受けないお仕事の基準というものを社内で作成した。その失敗に至った原因の1つとして、本来引き受けるべきではないお仕事を受けてしまったと後になって反省した。 時代の流れや人手不足もあり、システム開発やプログラミングのお仕事はまだまだ好況にみえる。うちのような零細企業でも、実際に引き受けられるお仕事より依頼の方がずっと多い。そして残念ながらせっかくいただいた依頼をお断りすることもまた多い。 引き受けないお仕事の概要経理の本に書いてあったやるべきではない取引起業したばかりの頃に読んだ次の経理の本にも「やるべきではない取引」として次のリストを提案していた。 報酬が魅力的でも信用できない相手や嫌いな相手との取引 入金が遅い取引 自分

切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React

iOS・Android の ローカルLLMの実行環境をまとめました。 1. iOS1-1. Llama.cpp (gguf)「Llama.cpp」の「example/llama.swiftui」で、iOSでggufを実行するプロジェクトが提供されています。モデルはHuggingFaceの「TheBloke」「mmnga」などで数多く提供されています。ただし、メモリ制限のため小サイズのモデルに限られます。 1-2. MLX「mlx-swift-examples」の「LLMEval」に、iOSでMLXを実行するプロジェクトが含まれています。モデルはHuggingFaceの「MLX Community」などで数多く提供されています。ただし、メモリ制限のため小サイズのモデルに限られます。 1-3. TensorFlow Lite (tflite)「MediaPipe」の「LLM Inference

はじめに 世の中ではGrafana Weekということで、Raspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてKubernetesを作成し、Grafanaを載せてみたいと思います。 というのは冗談ですが、最近趣味で安価に常駐プロセスをデプロイできるホスティング環境に悩んでいました。常駐しないなら最近はゼロコールドスタートなV8 Isolateを使ったCloudflare WorkersやDeno Deployが無料枠が大きくいい感じです。 一方常駐プロセスはHerokuの無料プランがなくなりました。AWS AppRunnerは起動時間を人間が稼働している時間のみに絞っても10$はかかります。fly.ioは、Legacy hobby planでCPU-1x 256mb VM 3つと3 GB 永続ボリュームストレージは無料で扱えます。fly.ioはCLIもよくできているので、軽い検証の場合こ

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

𝕏 𝕃（おおきなえる）🌸⚒️ @ellnore_pad_267 雑談垢だよ。 ホロ沼にハマッているよ。 消費税を納税しているよ。 ふぁぼは既読マークだよ。 ＲＴは賛同じゃあないよ。 フォロバはしないよ。 Amazon アフィプログラムに参加してるよ。 ホロ箱推し member of 🌸⚒️🐏🌽🥐 sugaryo-pad.hatenablog.com

Intro CSRF という古の攻撃がある。この攻撃を「古(いにしえ)」のものにすることができたプラットフォームの進化の背景を、「Cookie が SameSite Lax by Default になったからだ」という解説を見ることがある。 確かに、現実的にそれによって攻撃の成立は難しくなり、救われているサービスもある。しかし、それはプラットフォームが用意した対策の本質から言うと、解釈が少しずれていると言えるだろう。 今回は、「CSRF がどうして成立していたのか」を振り返ることで、本当にプラットフォームに足りていなかったものと、それを補っていった経緯、本当にすべき対策は何であるかを解説していく。 結果として見えてくるのは、今サービスを実装する上での「ベース」(not ベスト)となるプラクティスだと筆者は考えている。 CSRF 成立の条件 例えば、攻撃者が用意した attack.examp

もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし

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残り時間がどれぐらいかわからないなかで、どう日々を過ごし、年を取っていくか。 1975年生まれの私は、今、40代最後の時間を過ごしている。40代のはじめのうちは、中年になったことの驚きがあり、そこに今までに無い面白さを見出していた。その驚きと面白さを言語化したのが『「若者」をやめて、「大人」を始める　「成熟困難時代」をどう生きるか？』だったが、5年以上の歳月が流れ、当時の驚きと面白さは過去のものになった。老年期が始まった時に再び面白さと驚きを発見するかもしれないが、現在の私は中年期のたぶん真ん中にいて、とにかく中年をやっている。 そうしたなか、40代最後の時間を全力で駆け抜けてきた。寿命が縮むような橋も渡ってしまっただろう。そのかわり自分がやりたいことをやりたいように・悔いの残らないように挑戦できたのはとても良かったと思う。 年を取っていくスタンスには大きな個人差があり、年齢の数字にこだわ

ナレッジベース共有ではなく､自分のためだけのクローズドなローカル環境で動作する点において差別化がされている｡何かを発信するのではなく自分自身のためにテキストをまとめるのです｡ このテキストも外出先で書いています｡ 金欠学生はもちろん格安を売りにしたプロバイダーと契約しているので3GB程度しか余裕がないはずです(私は月の半ばでなくなりました)｡しかしローカルで動作するので速度制限を恐れることなく使うことができるのです｡ Obsidianは単なるノートアプリではなくアイデアを書き溜め､思考をまとめ上げ､一つの思想を創り上げる､最強のセカンド･ブレインである｡ —私 メリット 日常的に使えばマークダウン記法に慣れて､サークルや研究室のesaの記事を書く心理的ハードルが下がる QiitaやZennなどの記事を公開するハードルも下がる 有名な使い方としてはドイツの社会学者が考案したツェッテルカステン

Rustで"Hello World"を出力できる小さなWasm Runtimeをゼロから実装して、WasmとWASIの動作原理を理解する本です。

概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、