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
GPT-4
We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin
本記事は、Engineering Manager Advent Calenderの１日目です。 はじめに エンジニアリングマネージャ(EM)と呼ばれる職務を設置する企業が増えてきました。 私たちの主催したイベントEOF2019でも700名近い方に参加していだき、また多くの方にご協力いただき成功裏に終わることができました。 EM Meetup/EM.FMなどのムーブメントの中心の一翼を担わせていただき、その高まりを感じる一方で不安も感じます。このエンジニアリングマネージャという職務は非常に多岐にわたるケースが存在していますし、必要だとされるスキルもまちまちです。そして、多くの場合、その企業のステージや状況ごとに求めるものは違います。また、求めていることを明文化することすらされていないケースも存在します。 このことから、エンジニアリングマネージメント自体が一時的な潮流として消費され、消えていっ
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
ChatGPT plugins
We’ve implemented initial support for plugins in ChatGPT. Plugins are tools designed specifically for language models with safety as a core principle, and help ChatGPT access up-to-date information, run computations, or use third-party services. In line with our iterative deployment philosophy, we are gradually rolling out plugins in ChatGPT so we can study their real-world use, impact, and safety
プログラマーの教養としての原則
参考 プリンシプル オブ プログラミング - 3年目までに身につけたい一生役立つ101の原理原則 発行: 2016/3/23 著者: 上田 勲 まえがき プログラマーの世界で語り継がれる原則や格言を知ることは、その共通の言語や道徳を理解する手助けとなります。 『プリンシプル オブ プログラミング』（以下、プリプロ）は、統一された語句と形式により、先人のプログラマーたちが重要視していた思考法やアプローチを、微妙な概念の違いに気を使うことなく理解できるよう構築されています。この記事では、この本を読む上で役立つ101の原則マップと原則から抽出した価値観をまとめます。プリプロを読む際のガイドになればと思います。 一方で、プリプロに収録されていないウィットに富んだ原則や格言も多く存在します。この記事では、主に私の現場で重要視しているプリプロの101の原則以外の原則・格言も追加で紹介します。 プログラ
「科学的な営業」に興味があり、その分野の定番のひとつである『THE MODEL』を読んだ。 どのように営業プロセスを構築し機能させるのかについてコンパクトにまとまっているので、特に BtoB SaaS を提供している企業で働いている開発者は、一度読んでおくとよいと思う。 www.shoeisha.co.jp なんとなくの印象だが、「営業」というものについて、自分とは縁遠いもの、別の世界のもの、という感覚を持っている開発者は多いかもしれない。 自分もそうだった。むしろ、かなり悪い印象を抱いていた。 新卒で入った信用金庫の営業スタイルが絵に描いたような根性論、精神論だったのが大きい。 「飛び込み営業をすれば嫌がられるし、何度も訪問すれば怒られる。それでも諦めずに通い続けることで根性を認めてもらえて、取引してもらえるんだ」ということを役員が真顔で語っていたし、「昔は「契約するまで帰りません」と玄
【AI動画生成】Sora 要素技術解説
もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと
The Modelとは、マーケティング・インサイドセールス・外勤営業・カスタマーサクセスに至るまで、「各部門の情報を可視化・数値化し、それぞれの部門の特性や専門性を最大化することで生産性を最大化する」というビジネスモデルのことです。 The Modelが生まれた背景には、2つの時代変化があります。 ひとつは、購入検討の主導権が売る側から買う側に移ったことです。インターネットの発達などによって「購買プロセスの67%は、営業が接点を持つ前に終わっている」という時代になりました。買い手側による購入前の調査・評価が重要な意思決定の要素になっていることが伺えます。 もうひとつの時代変化は、SaaS企業やサブスクリプション型サービスなどを筆頭にサービス・商品を売ってからがビジネスの始まりになったことです。買い切り型のサービス・商品と異なり、契約更新型のサービス・商品は、顧客が成果を出せなければ契約が終
PCで再生中の音声をWhisperでリアルタイムに文字起こしする - TadaoYamaokaの開発日記
PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイムで文字起こしするツールを作成した。 ループバック録音 SoundCardを使うと、PCで再生されている音声を録音することができる。 pip install SoundCardでインストールする。 import soundcard as sc with sc.get_microphone(id=str(sc.default_speaker().name), include_loopback=True).recorder(samplerate=SAMPLE_RATE, chan
2023年2月7日のMicrosoft発表イベント、および同8日のGoogle発表イベントの内容をまとめています。いずれも検索エンジンに搭載されるAIサービスに関する新プロダクトが発表されました。 このページは随時更新しています。 Microsoft、AIを搭載した新しいBingと Edgeブラウザを発表 Microsoftイベントの発表内容（日本時間 2023年2月8日午前3時〜） 従来の検索サービスは複雑な質問の回答に適していない 従来の検索結果画面とAIチャットウインドウ GPT-4相当の技術を搭載 ChatGPTよりも自然で意図にあった回答をするデモを披露 違法行為を促進しないための安全システム 新しいBingのデモ画面 AIを搭載した新しいBingの概要（Microsoft公式発表資料より） Bing Webmaster Guidelines 会話型検索に関する記述 Google
【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita
OpenAI利用規約 まず、OpenAIが提供するサービス（ChatGPTおよびOpenAI API）の利用規約を確認します。 ３. Content (a) Your Content. You may provide input to the Services (“Input”), and receive output generated and returned by the Services based on the Input (“Output”). Input and Output are collectively “Content.” As between the parties and to the extent permitted by applicable law, you own all Input. Subject to your compliance with the
![【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dec6568345f0315e003d44ba6c2ecf9aab98146e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JUUzJTgwJTkwJUU3JTlGJUE1JUU4JUIyJUExJUUzJTgzJUJCJUU1JTgwJThCJUU0JUJBJUJBJUU2JTgzJTg1JUU1JUEwJUIxJUUzJTgwJTkxQ2hhdEdQVCVFMyU4MiU5MiVFMyU4MyU5MyVFMyU4MiVCOCVFMyU4MyU4RCVFMyU4MiVCOSVFMyU4MSVBQiVFNSU4OCVBOSVFNyU5NCVBOCVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFOSU5QSU5QiVFMyU4MSVBRSVFNiVCMyVBOCVFNiU4NCU4RiVFNyU4MiVCOSUyMCU1QiUyNzIzJTJGNCUyRjExJTVEJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yZTg2ZTY4MTlmZTNiYjM0MWRkMWVhZDhiYTI3NDNhOA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwZ3JvdW5kMHN0YXRlJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xNmYzYzMxYjc0NzRmZGQ3YTAwMDIxODNiN2Y3ZWI5Nw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D92915abc11a24e499be9e653ab495967)
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
マジレスされてチビッた．こりゃGoogleさんもビビるわけだ． ぼく： How were you implemented? Is it deep learning-based? ChatGPT: I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language. GPT-3 is trained using a techni
It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel
1 画像生成AIを含む生成系AIとビジネス ビジネス領域において、画像生成AIを含む生成系AI技術が利用される場面は大きく分けると2つあるように思います。 1つはユーザー側で利用する場面、つまり「生成系AIを利用して生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる場合」、もう1つはベンダ側で提供する場面、つまり「生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合」の２つです。 もちろん、企業によっては「自社で生成系AIツールを開発し、当該ツールを用いて生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる」ということもあるでしょう。その場合は2つの領域双方にまたがった検討が必要です。 （1） 生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合 生成系AIのモデルそのものや、当該モデルをベースとするアプリケーションをベンダ・サービサー
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction｜はじめに Overview｜概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
テストデータでの予測結果 先日新橋を散歩していたときの会話。 妻 "こういう路地って新橋らしさあるよねー" 私 "本当です？どういうところで当てられるの？" 妻 "歩道の雰囲気？" 私 "うーん" ということで、MLエンジニアたるもの、そんなことが本当にできるのか機械学習で検証してみましょう。 写真から撮影場所を当てる 作るもの 港区らしさとは 柵でわかる中央区・千代田区・江東区 最もXX区に間違えそうなYY区の写真とは 技術的な話 参考論文: PlaNet Google Streetview API と Geolonia API 学習について 他の地域の分類機を作る 自分の撮った写真の地域を当てる Limitation まとめ We are hiring! おまけ: モデルと勝負！ 写真から撮影場所を当てる こんにちは、AI・機械学習チームリーダーの大垣(id:Hi_king)です。 こ
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita
はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp
ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
データオーケストレーションとは データオーケストレーションという言葉をご存知でしょうか？日本ではまだ耳慣れない言葉ですが、data orchestrationでgoogle検索すると実に3000万件以上ヒットし、世界的には十分に市民権を得ている言葉です。Databricksではデータオーケストレーションを以下のように説明しています。 データオーケストレーションとは データオーケストレーションとは、複数のストレージからサイロ化したデータを取り出し、組み合わせて整理し、分析に利用できるようにするための自動化されたプロセスです。 このプロセスでは、レガシーシステム、クラウドベースのツール、データレイクといったあらゆるデータセンターが接続されます。データは標準形式に変換されるため、理解しやすく、容易に意思決定に利用できます。 オーケストレーションとは、コンピュータシステム、アプリケーション、および
さらばコロンブス。人種差別の過去がある偉人の銅像が次々倒されてます2020.07.03 23:0019,246 satomi まさか528年後にこうなるとは思っていなかったろうなあ…。 反人種差別デモの影響で、夢追い人コロンブスも｢新大陸に略奪と虐殺と疫病をもたらした死神｣と揶揄されて各地でボッコボコにされています。オハイオ州コロンバス市でもコロンブス像が根こそぎ撤去されてるし、マイアミもペンキで真っ赤っか。ヴァージニアでも縄で引きずり回されて湖にポイっ。 BREAKING: A statue of Christopher Columbus in Byrd Park has been removed by protesters and dragged into the lake. This is a developing story. pic.twitter.com/yFjiUdPTMk
We’re announcing updates including more steerable API models, function calling capabilities, longer context, and lower prices. July 20, 2023 update: We previously communicated to developers that gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314 and gpt-4-32k-0314 models were scheduled for sunset on Sept 13, 2023. After reviewing feedback from customers and our community, we are extending support for those models unt
As part of the development process for our NovelAI Diffusion image generation models, we modified the model architecture of Stable Diffusion and its training process. These changes improved the overall quality of generations and user experience and better suited our use case of enhancing storytelling through image generation. In this blog post, we’d like to give a technical overview of some of the
Facebook、どんな話題にも対応できるAIチャットボット「BlenderBot 2.0」オープンソースで公開。会話しつつ裏でネット検索し最新情報を取得
Facebook AI Researchは、会話の内容を知識として蓄えつつ、同時にネット検索をして知識をアップデートする機能を備えたAIチャットボット「BlenderBot 2.0」をオープンソースで公開したことを発表しました。 あたかも人間の様に会話に応じてくれるAIチャットボットは、今回発表された「BlenderBot 2.0」の前身となる「BlenderBot 1.0」も含めてこれまでにも存在しました。 これらはAIによって人間からの入力を理解し、それに対して過去にトレーニングした内容を基に情報を取り出し、適切な文章を生成して返答する能力を備えています。 しかしこれまでのAIチャットボットは、ある時点で集められた情報を基にトレーニングが行われ、それを基にAIチャットボットとして活動を行います。そのため、基本的には活動開始後に発生した事象に関する知識を持つことはありませんでした。 例え
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library｜Python ライブラリWe provide a Python library, w
エンジニア採用市場の未来予想｜shy.tnk
（Meety、日頃よりお世話になっています。ちなみに以下プレスリリースにあるカジュアル面談の解釈が人それぞれ。それ、本当にカジュアル面談ですか？という問題提起がすごく好きです。） さて今回のnoteは、中村さんの転職・採用市場についての所感に共感するポイントが多く、思わず自分も発信したいなと思い、書き始めました。 （稚拙な文章です。ご容赦ください。） 僕はエンジニアと企業のマッチングサービス「Qiita Jobs」をつくっています。2022年現在、自分が携わっている転職・採用市場においてどんな未来を予想し、これから何が起きていくのかを想像して書いてみます。今回は採用側に絞って書きます。 対象読者主にエンジニア採用やデザイナー採用など、売り手市場にて採用を担当されている方 候補者とコミュニケーションを取っている方・採用担当者 今回は採用担当者の方・採用に関わる方にお読みいただくことを念頭に文
Go 1.13 に向けて知っておきたい Go Modules とそれを取り巻くエコシステム - blog.syfm
はじめに 今年の 8 月にリリースが予定されている Go 1.13 では、Go 1.11 で導入された Go modules に加え、Go module proxy といった新しいエコシステムが登場します。 そこで、そもそも Go modules は何を行っているのかや、何ができるのか、どういった要素で構成されているのかを紹介します。 また、古い Go バージョンから Go 1.13 へアップデートする場合や、 dep や Glide といったベンダリングツールから Go modules へ移行する際の懸念点も併せて紹介します。 先日発表した "Go Modules and Proxy Walkthrough" はこのポストがベースになっています。 TL;DR な人はスライドを見るのがおすすめです。 speakerdeck.com Go Modules Go modules という仕組みは
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM，XGBoost，CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください．検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください． 全て日本語で対応してください． """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lig
Google、クラウドネイティブ向けセキュリティの枠組みを示す「BeyondProd」発表。ホワイトペーパーを公開
Google、クラウドネイティブ向けセキュリティの枠組みを示す「BeyondProd」発表。ホワイトペーパーを公開 企業向けネットワークにおける先進的なセキュリティの考え方の1つに「ゼロトラスト」があります。 従来の典型的なネットワークセキュリティの考え方は、企業の外側と内側をファイアウォールで区切り、インターネットなどの外側からのアクセスは信頼できないものとして認証などを行って信頼できる通信のみを通過させ、ファイアウォールの内側の通信は信頼できるものとして扱う、というものでした。 しかしファイアウォールの内側であっても悪意あるアクセスが行われる可能性があります。それはパスワードなどを盗むことで侵入に成功した攻撃者やマルウェアであったり、悪意のある従業員そのものであったりと、さまざまな要因が考えられます。 つまりファイアウォールを用いたセキュリティの考え方では、ファイアウォールを突破されて
Prompt: Epic anime artwork of a wizard atop a mountain at night casting a cosmic spell into the dark sky that says "Stable Diffusion 3" made out of colorful energy Announcing Stable Diffusion 3 in early preview, our most capable text-to-image model with greatly improved performance in multi-subject prompts, image quality, and spelling abilities. While the model is not yet broadly available, today,
Developers can now bring their own data to customize GPT-3.5 Turbo for their use cases. Fine-tuning for GPT-3.5 Turbo is now available, with fine-tuning for GPT-4 coming this fall. This update gives developers the ability to customize models that perform better for their use cases and run these custom models at scale. Early tests have shown a fine-tuned version of GPT-3.5 Turbo can match, or even
The new wave of React state managementUnderstand the core problems state management libraries need to solve. And how the proliferation of modern libraries address them in new ways. IntroductionAs React applications grow in size and complexity, managing shared global state is challenging. The general advice is to only reach for global state management solutions when needed. This post will flesh out
Easily the biggest question we get asked is something like: How is Remix different from Next.js? It appears we have to answer this question! We'd like to address it directly and without drama. If you're a fan of Remix and want to start tweeting smug reactions to this article, we kindly ask that you drop the smugness before hitting the tweet button 🤗. A rising tide lifts all boats. We've been frie
WebAssemblyを用いてBERTモデルをフロントエンドで動かす - OPTiM TECH BLOG
はじめまして。R&Dチーム所属、20.5卒の伊藤です。 普段の業務では自然言語処理と格闘していることが多いです。 今回は自然言語処理モデルとして有名なBERTをWebAssemblyを使用してフロントエンドで動かしてみた話になります。 最近、自然言語処理ライブラリとして普段お世話になっているHugging Face社のTransformersのTokenizerがRustで実装されていることを知り、それならばWebAssemblyにコンパイルして動かせるのではないかと試したみたのがきっかけです。 Tokenizerのみ動かしても実用性に乏しいため、Tokenizerから得られた結果からBERTを用いた推論をブラウザで動作させるまでを行い、備忘録がでら手順をまとめました。 どなたかの参考になれば幸いです。 8/26追記 本記事内のコードを含むリポジトリを公開しました！Dockerを使用してブ
カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
行動主義心理学を10分で理解する
はじめに行動主義はJ.B.Watsonが最初に提唱した心理学の哲学だ。この哲学は、現代では下火のように見なされてたり、あるいは棄却すべき対立仮説のように扱われることが多い。 しかし、実際には認知心理学者、あるいは認知科学者が槍玉にあげる行動主義は、誤解に基づくものか、そうでなくても「その行動主義を自称している行動主義者は現代にはいないよ」と言わざるをえないような藁人形論法であることが少なくない。 そこで、行動主義の誕生から現代的な展開までの歴史について、ごくごく簡単にまとめてみようと思う。 Watson の行動主義行動主義は、Watson が 1913 年に提唱した。 Watson の基本的な主張は、ご存知の通り「心理学の対象を客観的に観察可能な行動に限る」というものだ。 当時の心理学は Wundt の提唱した「内観法」を用いて人間の持つ「観念連合」を記述する、というものであった (余談だ
Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI app
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GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
エンジニアリングマネージャ/プロダクトマネージャのための知識体系と読書ガイド - Qiita
『THE MODEL』を読んだ - 30歳からのプログラミング
「The Model」（ザ・モデル）とは？概念と実践をSalesforceが分かりやすく解説
GoogleとMicrosoft AI技術と検索 まとめ (2023/02) - SEMリサーチ
ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみる！ - Qiita
ChatGPTにお前はどうやって実装されてんの？って聞いてみたら
Stable Diffusion Public Release — Stability AI
画像生成AIを利用して生成したコンテンツを自社サービスで利用する際に注意すべき事項 | STORIA法律事務所
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#1 GET STARTED 前編｜ゑぐみかるちゃあ
機械学習で逆ストリートビューを作り、写真から港区らしさを判定する - エムスリーテックブログ
データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
データオーケストレーションツールDagsterの紹介
さらばコロンブス。人種差別の過去がある偉人の銅像が次々倒されてます
Function calling and other API updates
NovelAI Improvements on Stable Diffusion
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#2 GET STARTED 後編｜ゑぐみかるちゃあ
Open Interpreter - Qiita
Stable Diffusion 3 — Stability AI
GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates
The new wave of React state management
Remix vs Next.js