React のルール – React
様々な概念を表現する方法がプログラミング言語によってそれぞれ異なるように、React にも、理解しやすい方法でパターンを表現し高品質なアプリケーションを産み出すための慣用的な記法、ないしルールが存在します。 このセクションでは、自然な React コードを書くために従うべきルールを説明します。自然な React コードを書くことで、安全で整理されており、組み合わせ可能なアプリケーションを作成することができます。以下に挙げる特性により、アプリは変更に対して頑健になり、他の開発者やライブラリやツールと連携しやすくなります。 以下のルールは React のルールとして知られています。これらを守っていないならアプリにバグがある可能性が高い、という意味で、これらは単なるガイドラインではなくルールです。またこれらを守らない場合、あなたのコードは不自然で、理解や推測が難しいものになるでしょう。 Reac
AI（ChatGPT/Claude）で抄読会のスライド作成を瞬殺する方法｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで
Tailwind CSSを本気でカスタマイズする方法
2024-04-19に開催されたBARフロントえんどう #2 「CSS Library / Framework」（サイボウズ）での登壇資料です。 イベント → https://cybozu.connpass.com/event/311066/
LLMプロダクト開発における独自評価基準とデータセットの作り方の考察
- {place_name}の主要な観光スポットを網羅できているか - 各観光スポットの特徴や見どころを具体的に説明できているか - アクセス方法や所要時間など、実用的な情報を提供できているか - 主観的な意見を述べていないか - 明るく丁寧な口調を維持できているか [ { "input": { "place_name": "鎌倉" }, "output": "鎌倉は神奈川県にある人気の観光地です。以下のような見どころがあります。\n\n1. 鶴岡八幡宮: 源頼朝ゆかりの神社。本殿や舞殿が国宝に指定されています。\n2. 高徳院: 有名な「鎌倉大仏」があります。高さ11.3mの銅造阿弥陀如来座像は圧巻。\n3. 長谷寺: 本尊の十一面観音菩薩は高さ9.18mの木造で、日本最大級です。\n4. 鎌倉文学館: 鎌倉ゆかりの文学者を紹介。歴史的建造物の中で作品を楽しめます。\n5. 江ノ島: 弁
[初心者向け]スプレッドシート + GAS で ChatGPT API を使ってみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、annotationのあのふじたです。 ChatGPTのAPIを試す機会がなかったため スプレッドシート + GAS を使用してやり取りしてみました。 スプレッドシートにはすでにアドオンで ChatGPT 関数 が用意されており、簡単に利用できますが やり取りした履歴も保存しておきたいのでGASを利用して履歴シートに保存するようにします。 尚、本記事内容は安全性を保証するものではないため、利用する際はご自身で十分検証の上、よろしくお願いいたします。 完成イメージは以下の通りです。 入出力シートのセル 'A1' に質問内容を記述し、送信ボタンを押すと、セル 'B1' に結果が返ってきます。 概要 ChatGPT の APIキー 取得 スプレッドシート上で 入出力シート, 履歴シート と 送信ボタンを作成 Google App Script で ChatGPT APIとや
![[初心者向け]スプレッドシート + GAS で ChatGPT API を使ってみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2b0bf98c901ba636cbebacc15d02492fc4c92abd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F03%2Fchatgpt.png)
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
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、
MinnadeChat
カテゴリ別のタスク例それぞれの質問カテゴリにおけるタスク(指示内容)の例です。選択すると、そのタスクの質問を作成するページに飛ぶことができます。ここに含まれないタスクの質問を作成することも可能です。
陰謀論者 vs. 生成AI──大規模言語モデルは陰謀論を説得できるか？ 米MITなどが2000人以上で検証
陰謀論は一度信じ始めると、反証によって覆すのが非常に難しい信念だと考えられている。しかし、この研究では従来の陰謀論に対する反証の試みが失敗してきたのは、単に各陰謀論者に合わせた説得力のある反証が不足していたためではないかという可能性を検討した。陰謀論者は自分の関心のある陰謀について非常に詳しいことが多く、反論する側が議論で劣勢に立たされるのである。 この課題に対処するため、この研究ではLLM（GPT-4 Turbo）を活用した。実験では、計2190人の陰謀論者がLLMと3ラウンドの対話を行った。参加者は自分が信じる陰謀論を詳細に説明し、AIにはそれぞれの陰謀論の信念を低下させるよう指示した。 その結果、参加者の陰謀論信念が21.43％低下した。さらに、参加者の27.4％が対話後に陰謀論を確信しなくなった。この効果は2カ月後も持続し、非常に広範な陰謀論で一貫して見られ、陰謀論信念が深く根付い
2024年版 HTMLで作るフォームバリデーション - ICS MEDIA
すべてのフォームが要件を満たしている場合のみ、送信できます。 フォームバリデーションのデザイン 上記の例では最低限のHTMLのみ実装されています。しかし、実際のサイトではバリデーションエラーをユーザーにフィードバックする必要があります。よりユーザビリティの高いフォームでは、以下の点を検討する必要があります。 エラー時のスタイル エラーメッセージの出し方 バリデーションエラーの表示タイミング 以下では、それぞれについて深堀りします。 エラー時のスタイル エラーを検知する方法として、CSSには:valid疑似クラスと:invalid疑似クラスがあります。これらの疑似クラスは『CSS疑似クラスを活用した、モダンでインタラクティブなフォームの作り方』でも紹介されている、バリデーションエラーが起きている要素にのみ適用されるクラスです。 しかし、この疑似クラスには欠点があります。required属性を
1BitLLMの実力を見る｜shi3z
1BitLLMは本当に実現可能なのか?そして、実現されると予告されていることに意味はあるのか? ようやく再現実装に成功した人が現れたので僕も試してみた。 ちなみに1Bit(1.58bit) LLMについての考察はこのページが面白いので一読をお勧めする。 ただし、普通のHuggingFaceのお作法とはかなり違うので注意が必要。 まず、このHuggingFaceリポジトリを丸ごとgit cloneする $ git lfs install $ git clone https://huggingface.co/1bitLLM/bitnet_b1_58-3B $ cd bitnet_b1_58-3Bこれをやらずにいつもの凡例みたいにいきなりpipelineに読み込もうとすると謎のエラーが出て悩まされることになる。海外でも悩んでる人が何人もいるみたいだ。まあ個人的には「こんな説明で誰がわかる?」と思
開発生産性が上がるって分かったので GitHub Copilot Business を積極活用しています - Money Forward Developers Blog
エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？ GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可
Amazon Bedrockで発話での注文から、商品名と数量を抽出し、商品マスタの商品名と突合してみた[AIチャットボット] | DevelopersIO
Amazon Bedrockで発話での注文から、商品名と数量を抽出し、商品マスタの商品名と突合してみた[AIチャットボット] はじめに Amazon Connect、Amazon Bedrock、Whisper APIを組み合わせて、電話で発話された注文内容（商品名と数量）を認識し、商品マスタと突合する方法とその精度を検証しました。 精度の確認方法は、発話された商品名と数量がAWS Lambdaのログで発話通りに認識されているかを確認しました。 利用シーンとしては、電話での注文を無人対応するケースです。注文をヒアリング後は、自動で発注、もしくはオペレーターにエスカレーションが考えられます。 電話での対話の流れは、以下のようなイメージです。 発話した商品名と商品マスタの商品名を、生成AIを利用して突合することができれば、自動で発注が実現できます。 注文内容を復唱後、ユーザーには発話やプッシュ
![Amazon Bedrockで発話での注文から、商品名と数量を抽出し、商品マスタの商品名と突合してみた[AIチャットボット] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c43686d7e841202670b0e2bee68b067c662d6b0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F2024-04-15-cm-hirai-1200x630-1.png)
ボストン・ダイナミクスが二足歩行ロボット「Atlas」開発事業からの撤退を発表、振り返り動画も公開される
2024年4月16日、韓国の自動車メーカー・ヒョンデ傘下のロボット企業「ボストン・ダイナミクス」が、二足歩行ロボット「Atlas」の開発事業から撤退することを発表しました。 Atlas shrugged: Boston Dynamics retires its hydraulic humanoid robot | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/04/16/atlas-shrugged-boston-dynamics-retires-its-humanoid-robot/ Atlasが一般公開されたのは2013年7月のこと。ボストン・ダイナミクスは国防高等研究計画局(DARPA)と手を組み、災害対応への導入を目的として、開発を進めていました。DARPAはAtlasについて「デビュー当時のAtlasは、これまで製造された中で最も先進的なヒューマノ
饒舌な日本語ローカルLLM【Japanese-Starling-ChatV-7B】を公開しました｜Baku
最近LLMコミュニティから生まれた小型MoEモデル「LightChatAssistant-2x7B」の日本語チャット性能がとても良いため、モデル作者さんが用いた手法（Chat Vector+MoEマージ）を後追いで勝手に検証しています。 その過程で複数のモデルを試作したところ、7Bクラスとしてはベンチマークスコアがやたら高いモデルが出てきたので「Japanese-Starling-ChatV-7B」として公開してみました。 以下はこのモデルの簡単な説明です。 簡易評価日本語によるinstruction-tuningを行ったモデルの評価用データセットとして知られる「ELYZA-tasks-100」を用いて、ほかの有力な7Bクラスの日本語モデルとスコアを比較しました。 その結果、GPT-4による評価において既存の日本語7Bモデルより大幅に高いスコア（3.42）を示すことが確認できました。単純に
生成AIで小説を書くためのプロンプト5選
人類の皆さん、小説書いてますか？ この記事について この記事に書いてあること この一ヶ月ほど、遅ればせながらLLMによる小説執筆の支援という試みを実地でやってみたので、その中で結構良かったなと思ったプロンプトを紹介する。 使用したモデルはClaude 3 Opus。 この記事で書かないこと 生成AI「で」小説を書くことについての記事であり、生成AI「に」小説を書かせることについての記事ではない。 具体的に言うと、LLMに小説の本文を出力させる話ではない。本当のところを言うとちょっとは試したけど、ちょっと試したくらいでは全然使い物にならなかった。色々と工夫すれば違うかもしれないが、自分の場合、色々と工夫するほど興味を抱かなかった（だって、小説書くのが趣味なのに、そこは渡したくないだろ）。 一般的な注意事項 小説ないしはその原型となるアウトラインをテキストファイルにしてまるごとClaudeに読
総務省｜報道資料｜LINEヤフー株式会社に対する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に向けた措置（指導）
総務省は、LINEヤフー株式会社（代表取締役社長CEO 出澤 剛）に対し令和6年3月5日付けで行政指導を実施し、同年4月1日、同社から再発防止等に向けた取組に関する報告書の提出を受けました。同報告書を踏まえ、総務省は、同行政指導において求めた措置の早期実施等を求めるとともに、その実施状況や実施計画を報告するよう、本日、文書による行政指導を行いました。 総務省は、LINEヤフー株式会社（代表取締役社長CEO 出澤 剛、法人番号 4010401039979、本社 東京都千代田区。以下「LINEヤフー社」という。）に対し、令和6年3月5日付けの「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について（指導）」（総基用第46号）による行政指導を実施し、同年4月1日、同社から再発防止等に向けた取組に関する報告書の提出を受けました。 同報告書によれば、一定の応急的な対策については実施済みとのこと
スムーススクロールの実装例 ｜ TAKLOG
html要素にscroll-behavior:smoothを指定するだけのコストの低さ、それでいて従来のアンカーリンクの機能を損ねないことから「スムーススクロールはCSSのみで十分」といった技術記事やポストが多く広まっています。 ただ、そういった技術記事やポストは「CSSのみで対応できる」「ワンライナーで実装できる」と言ったコストの低さばかりが先行していて、肝心のデメリットには触れていません。 実際、CSSのスムーススクロールには多くの問題点が孕んでいます。 全てのページ内リンクがスムーススクロールされるCSSのscroll-behavior:smoothを使用すると、ページ内の全てのアンカーリンクがスムーススクロールの対象となります。そのため、限定的にスムーススクロールを無効化したいと言った場合は別途JSでの対応が必要となります。 僕のブログではJS無効環境のフォールバックとしてhidd
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