GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

はじめに こんにちは。SRE部ECプラットフォーム基盤SREブロックの石田です。 本記事では、Aurora Serverless v2を本番導入するにあたってどのような検討をし、どのように導入していったか、また導入後に得られた効果について紹介します。 はじめに Aurora Serverless とは 背景 比較検討 比較内容 方針の決定 アーキテクチャ 導入 1. Aurora Serverless v2を手動で構築 2. AWS CloudFormationでProvisioned型Aurora MySQLバージョン3を再構築 3. AWS CloudFormationでAurora Serverless v2に移行 4. 負荷試験・障害試験 負荷試験 障害試験 導入により得られた効果 柔軟なスケーリング インフラコスト 最後に Aurora Serverless とは Aurora

はじめに はじめまして。Magic Moment で VP of SRE をしている清家と申します(Twitterはこちら)。普段はあるチームの Scrum Master をしたり、Engineering Manager をしたりしながら、SRE/QA チームの立ち上げをしています。 さて、本日はそういった肩書とか役割といったこととは無関係に、キーボードについてお話したいと思います。 みなさん、どのようなキーボードライフをお過ごしでしょうか？ HHKB？ Realforce？それとも、Keychron？ 私はかれこれ10年ほど、ずっと HHKB Professional Classic を愛用していました。あの打鍵感と、コンパクトなサイズに魅了され、職場は変われどキーボードは変えず、ずっと添い遂げるんだくらいの気持ちだったのですが、ある日突然に終わりが来ました。 そんな時に目にしたのが、K