Next.js の codemod を読む
OGP はマイグレーション作業感を出そうと「工事現場 鉄骨 クレーン」で AI 生成した。前から思っているのだが大体生成に失敗する。あまり精度が良くないのは古くからある無料のものを使っているからなのだが、そろそろ自前でお絵描き AI をホスティングしてもいいかもと思いつつある。 Next.js の codemod 今回の v12 から v13 へのアップグレードガイドでも紹介されていますが、Next.js ではマイグレーションを支援する codemod が存在します。 FYI: https://nextjs.org/docs/upgrading#upgrading-from-12-to-13 codemod はいろんなところで耳にはするものの改めて考えるとどう意味かわからなかったのですが、一般的な言葉かは知らないものの調べたところ https://github.com/facebookar
プログラマのための圏論 (執筆中)
Bartosz Milewski "Category Theory for Programmers" 原文: https://bartoszmilewski.com/2014/10/28/category-theory-for-programmers-the-preface/ pdf: https://github.com/hmemcpy/milewski-ctfp-pdf 原文は pdf, TeX ソース, 画像など全て CC BY-SA 4.0 ライセンスで無料公開されています．当和訳文も同ライセンスで無料公開します． https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ この和訳プロジェクトは現在進行中です．和訳に協力してくださる方は是非ご連絡下さい．ガイドライン： https://zenn.dev/taketo1024/articles/4
OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶
これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 2日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita トップバッターは緊張するけど、順番が回ってくるまで長い間ソワソワするのも嫌、という理由で例年2日目を狙うようにしている id:pokutuna です。今年も成功しました。 観光名所とは 目を閉じれば思い出す、あのコード... あの Issue... あなたが Web 系のエンジニアであれ、趣味で開発している方であれ、必要に応じてライブラリやフレームワークのコードを読むのはよくあることでしょう。公開の場で開発されているソフトウェアは、ソースコードだけでなく、開発コミュニティでの議論やバグ報告なども見ることができます。 リポ
Cloud Build で Prisma マイグレーション（Secret Manager利用）
Google Cloud Build でのマイグレーションについて調べる機会があり、Prismaで試してみることにしました。その記録を残します。 要点 Prismaは、開発用コマンドでマイグレーションファイルを作成し、本番用コマンドでそれを本番DBへ適用する流れです Cloud Build から本番用コマンドを実行するためには、Cloud SQL Proxy を通して Cloud SQL へつなげる必要がある。ここSecret Managerを使います Cloud Build ではAppEngineの環境をラップしたコンテナイメージが呼べるので、それを使ってマイグレーションコマンドを実行します バージョン情報 名前 バージョン
LLMを効率的に再学習する手法(PEFT)を解説 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、効率的にLLMのような事前学習済みモデルを再学習する手法(PEFT)についてご紹介します。 問題意識 ビジネスで利用する際に乗り越えるべき壁 PEFTとは何か？ PEFTのコンセプト分類 トークン追加型 Prefix Tuning P Tuning Prompt Tuning Adapter型 Adapter LoRA型 LoRA Ada LoRA まとめ 参考文献 こんにちは、アナリティクスサービス部の辻です。 今回は、LLMを効率的に再学習する手法として今後
日本語に特化した高精度な音声認識 ReazonSpeech を使って、会議音声を書き起こししてみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 本記事では、株式会社レアゾン・ホールディングスが2023年1月18日に公開したReazonSpeechを使ってみたいと思います。 ReazonSpeechはプロダクト群の総称で、日本語に特化した超高精度なモデルと、その学習に使用されたコーパス、コーパス作成のためのツールなどが公開されています。 詳細は下記リンクを参照ください。 モデルの方は、ライセンスがApache-2.0となっており商用利用も可能な形となっています。 コーパスはテレビなどの音声となりますので、CDLA-Sharing-1.0 (ただし利用目的は著作権法３０条の４に定める情報解析に限る)とされています。 今回はこのモデルをColab上で動かして、以前投稿したWhisperなどと比較してみたいと思います。 実行手順は下記の以前の記事も参考にされてください
レファレンス協同データベース
レファレンス事例 (160702件) 調べ方マニュアル (5662件) 特別コレクション (1625件) 参加館プロファイル (928件)
JavaScriptでScalaのFutureを表現する
はじめに Scala.jsというプロジェクトがあります。 Scalaで書いたプログラムをJavaScriptに変換する、とてもクールなツールです。 ただ、もちろん言語自体が違うため、完全なマッピングが可能な訳ではありません。ベストエフォートでセマンティクスを維持したままJavaScriptに変換しますが、いくつか対応付けが困難なケースがあります。 その中でも特にScalaの Future をJavaScript上でどのように表現するか？ という点に関しては、JavaScriptの深みを知れるとても良い題材だと思ったので、まとめてみようと思います。 ※ 一応Scala.jsをネタに出してますが、Scalaを知らなくても理解できるように書いたつもりです。 ScalaのFuture Scalaには並列処理を行うためのデータ型として Future があります。 Future は、ある時点において利
モノレポ環境の Next.js を Cloud Run にデプロイして社内のメンバーだけが閲覧できるようにするまで
app router は普通にわいわいと書けばいい。 管理画面を想定しているので、直接 Cloud SQL と繋ぐためローカル開発の際は cloud sql proxy を経由する。 または docker compose とかで DB を立てる import { ColumnType, Generated, Insertable, Selectable, Updateable, } from 'kysely'; export interface UserTable { id: Generated<number>; email: string; created_at: ColumnType<Date, string | undefined, never>; updated_at: ColumnType<Date, string | undefined, never>; } export ty
WhisperをFine Tuningして専門用語を認識可能にする
Whisperを少量のデータセットでFine Tuningして専門用語を認識可能にする方法を解説します。Tacotron2の合成音声でデータセットを作成することで、専門用語を認識可能なWhisperモデルを作成します。 WhisperについてWhisperはOpenAIの開発した音声認識モデルです。日本語を含む多言語に対応しており、高精度な音声認識が可能です。ただし、学習時に使用していない専門用語は認識できないという問題があります。 Whisperのアーキテクチャ（出典：https://huggingface.co/blog/fine-tune-whisper）Whisperにおける専門用語の扱いについてWhisperで専門用語を取り扱う場合、initial_promptに専門用語を埋め込むという方法があります。しかし、initial_promptにはコンテキストサイズの半分の224トーク
WhisperにおけるPrompt Engineering
音声認識を行うAIモデルであるWhisperも言語モデルを使用しているためPrompt Enginneringを適用することが可能です。本記事では、Whisperに対してPrompt Enginneringを適用することで、未知語の認識精度を向上させる方法を解説します。 Whisperの概要WhisperはChatGPTを開発したOpenAIの開発した音声認識モデルです。Whisperは、入力された音声を特徴ベクトルに変換し、特徴ベクトルを元にテキストを言語モデルで1文字ずつ生成します。 近年、ChatGPTの登場によってPrompt Engineeringが注目されていますが、Whisperも言語モデルを使用しているため、Prompt Enginneringを適用可能です。 WhisperにおけるPrompt EnginneringWhisperにはpromptとprefixという概念が
Next.js 13 和訳
雑に翻訳しました。 意訳がめちゃくちゃ含まれているので注意です。 app/ Directory (beta): より簡単に、より速く、クライアント側JSのサイズをより小さく。 Layouts React Server Components Streaming Turbopack (alpha): Rustで実装したWebpackの代替バンドラーで最大700倍高速化。 New next/image (stable): ネイティブブラウザの遅延ロードを利用し、より高速に。 New @next/font (beta): レイアウトシフトをゼロにする自動セルフホストフォント。 Improved next/link: APIを簡素化し、<a>タグを自動的に表示するようにしました。 次のコマンドを利用して更新出来ます。 app/ Directory (beta) Next.jsで最も愛されている機能の
Next.js 13 Template と Layout の使い分け
Next.js 13には、LayoutとTemplateというよく似た機能が存在します。 この記事では、それぞれの特徴と使い分け方についてまとめてみました。 Layoutとは？ Layoutは複数のページに渡って共有されるUIのことを指します。 特徴としては画面遷移が行われた際に、その状態を保持し、再レンダリングは行われません。またLayoutはネスト（入れ子）にして使用することも可能です。 Layoutの定義方法 appディレクトリ配下で layout.tsx ファイルを定義するとLayoutとして定義できます。 例えば、以下のようなLayoutを定義することができます。 // app/posts/layout.tsx export default function Layout({ children, }: { children: React.ReactNode; }) { retur
React Hooks で作る要素の外側をクリックすると閉じるドロップダウン
はじめにこんにちは。親から送られてくる家庭菜園の動画に癒されている kimizuy です。 今回は要素の外側をクリックすると閉じるドロップダウンのコンポーネントを React Hooks で実装した例を紹介します。 紹介するコンポーネントは以下のような動きになります。 「Toggle dropdown」を押すとドロップダウン（メニューリスト）を表示するドロップダウンの外側をクリックするとドロップダウンが閉じるCodesandbox のデモも用意しました。実際に触って試してみてください。 tldrさっそくドロップダウンコンポーネントの実装例を紹介します。 useState でドロップダウンの表示・非表示の状態を管理しています。また useRef でドロップダウンの要素を参照し、useEffect で要素外のクリックを検知することでメニューを閉じられるようにしました。 function Dro
Next.js Cacheのアツさをシェアしたい(App Router)
sumirenです。 2023年5月5日、ついにNext.js App Routerがstableになりましたね！ おめでとうございます！！ありがとうございます！！！ 今から本番で使うのが楽しみで待ちきれません。 13.4のリリースではstableの宣言とともに、目玉機能としてServer Actionsが来ています。Data Fetch（というか、もはやData Handling的なもの）の機能の一部として、とても興味深いです。 さて、Server Actions自体の解説は他の方に任せるとして、リリースノートには以下のような一文があります。 Server Actions in Next.js have been designed for deep integration with the rest of the data lifecycle, including the Next.js
Next.js 13 の cache 周りを理解する - revalidate
Next.js 13 App Router の cache 周りを理解したい記事シリーズです。 Automatic fetch() Request Deduping revalidate ← この記事 fetchCache (後日公開) Incremental Static Regeneration / ISR Next.js では、もともとレンダリング方法のひとつとして、Incremental Static Regeneration = ISR が利用可能でした。 静的なページ生成を前提としながらも、一定間隔を超えた時点でページを再生成してくれる仕組みで、間隔は、getStaticProps の revalidate オプションで指定可能でした。 export async function getStaticProps() { const res = await fetch("https
CSS Modules の composes: xxx from global; って知ってる？
import classNames from "./foo.module.css"; export const Foo = () => <div className={classNames.foo}></div>; from global の使いみち CSS Modulesを使うと、全てのクラスにハッシュが付いてくれるので便利な半面、ハッシュなしのクラスを使えたほうが良い場合もあります。(:global的な使い方ではなく) グローバルなクラスセレクタと連携したい場合 ハッシュ付きクラス名とハッシュなしクラス名を子結合子や子孫結合子を組み合わせる場合 ファイル間を横断して作用させたい場合 特にスタイルに依存した理由でハッシュなしクラス名を使用したい場合、js側で追加するよりも、CSS側で指定できたほうが、責務を適切に閉じられます。 当然影響範囲が広がればリスクも生じるので、適切な管理のもとに
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http://www.fos.kuis.kyoto-u.ac.jp/~igarashi/papers/pdf/variance.TOPLAS.pdf
因果言語モデルを一から学習 - Hugging Face NLP Course
Next.js loading UIの使い方〜React18のSuspenceを理解する〜| DevHarry
