前にも書いたんですけど先日からフリーランスになりました。 それで、さいきん仕事でビデオチャットを使いたい場面がありまして、よく調べるとZoom契約するよりGoogleの有料プランに入ってMeet使った方が安いしなんかオプション機能いろいろついてきてお得そう。ヨッシャ課金するか!!!!!と思ったらなんか課金プランがいっぱいあって途方にくれました。 しかも一覧性の高い比較表がなくて調べるのに苦労したので、その結果を皆さんにも共有します。 いかれたメンバーを紹介するぜ! プランの選定条件として、下記が前提です 組織(自分以外のメンバー)を持たない個人事業主である Google Meet で3人以上のグループ通話を60分制限なしで使いたい そうすると候補になってくるのは下記3つ。 Google One プレミアム Googleドライブが容量いっぱいになると「容量を追加しましょう!」つって出てくるア
被験者8人(企業で知的財産管理業務に携わる人たち)に17インチのディスプレイ1台(これをSmall条件とする)、24インチのディスプレイ1台(同Large条件)、17インチのディスプレイ2台並置(同Dual条件)の3つの環境を使ってもらい、実験を行った。 ディスプレイ環境変更の前後約2週間ずつ、被験者のPC操作ログを収集した。操作ログには、マウスやキーボードによるウィンドウ操作(ウィンドウのアクティブ化、移動、サイズ変更)が含まれ、これらが要する総時間を算出した。 その結果、Small条件では作業時間の8.5%をウィンドウ操作に費やしており、現行のウィンドウシステムの改善が必要だと示唆した。Large条件ではウィンドウ操作コストの削減は見られなかったが、Dual条件では13.5%の削減を確認した。よって、ウィンドウ操作コストの観点からは、大画面単一より複数ディスプレイの方が優れているといえ
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
これはなに? ひょんなことからOpenAI・Anthropic・GoogleのLLMの一覧表を作りました 手前味噌ながら便利だなと思ったのでZennにも載せておきます 各社のモデルの主要諸元・費用に加えて、自分の印象を書いてあります。 性能の目安としてChatbot Arenaのスコアを参考までに添付しています これはあくまで参考用かつ英語での評価なので、スコアが一番高いものがいい、もしくは低いからダメというわけではありません。 少なくともこの記事に掲載されているモデルは、スコアが低いものでも単純な翻訳などでは十分な性能を持っています。そして何より高性能モデルとは比較にならないほど高速です。 用途や使用言語によって試してみて最適なものを選ぶのが良いでしょう OpenAI 歴史的経緯もあり、以下の表に掲載するもの以外にも大量のモデルがあります。 一旦は最新のモデルを列挙します。 モデル名 A
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
JavaScript でキューを実装して性能を比較してみた。 今回は、以下の条件で実装を行った。 クラスとして実装する 1個のデータのエンキューとデキューを行うメソッドをそれぞれ実装する それ以外のメソッド (要素数、先頭を削除せずに取得など) は実装しない エラー処理 (空のときにデキューを試みるなど) は行わない なお、実装で出てくる # つきのメンバ変数はプライベートプロパティである。 方針・実装 配列のpush・shift 配列の末尾に要素を追加するメソッド push をエンキューとして用い、配列の先頭から要素を取り除いて返すメソッド shift をデキューとして用いる。 エンキューとデキューがともに1回メソッドを呼び出すだけで実現でき、シンプルな実装になる。 class QueueShift { #q = []; enqueue(value) { this.#q.push(val
ひと昔前と比べると、映画館の様々な面で進化しています。 チケットレスが当たり前になったり、より大画面で高画質、音響・サウンドシステムはより高品質なものが登場してきています。 そして2009年の「アバター」の上映を皮切りに3D映画が登場し、その数年後の2013年には4DX、2015年にはMX4Dと、日本に4D映画が上陸しました。 とは言え、4D映画が日本で浸透するのはかなり緩やかで、全国的に徐々に対応する映画館が増えてきて、世間的にも知られるようになってきたようです。ただ現在でも、全国47都道府県すべてに4Dに対応した映画館はなく、4D映画を観ることができる地域は限られています。 さて、MX4Dや4DXとは何なのかというと、どちらも4Dという文字が入っているとおり、3Dの進化版と考えられるかと思います。 3Dは映像が立体的に見える3次元を表しているため、4Dということは、4次元を表している?
nichinichi🏳️⚧️🏳️🌈 @nichinichibijou こんな悲しいグラフがあるかよ…情け容赦ない搾取が可視化されててシンドイ 日本だけ実質賃金が上がってない(どころか若干下がってる)のに労働生産性だけ右肩上がり…お給料が上がらない(どころか若干下がってる)のに必死こいて働いて生産性を上げることないよ。今こそサボタージュが必要なのでは x.com/shirakawa_love… 2024-04-04 10:08:50 黄色異人/とし雪 @yellowman_a 日本じゃ運用改善で業務効率化、時短にした場合、空いた時間に別の仕事を突っ込まれ給料は上げてくれないという労働者側の感覚が、業務改善は定額プラン(隠語的に)内という経営側の感覚が…という実感はあります。 x.com/shirakawa_love… 2024-04-04 13:24:18
こんにちは、Technology部のジョシュです。 今日は、最近バズっている生成AIモデル「Claude 3」と「GPT-4」を比べてみましょう! 生成AIが絶え間なく進化し続けるなかで、2024年3月に登場したAnthropic社の大規模言語モデルClaude 3。OpenAI社のGPT-4と比較され、多くの議論を呼び起こしています。 この記事ではこれら2つのモデルを深掘りし、それぞれの特徴、能力、そして生成したコードの結果を比較しながらご紹介します。生成AIのトレンドを知りたい方やAI開発に関心を持つ方々のご参考になれば幸いです。 GPT-4とClaude 3の概要 OpenAI社が開発した言語モデルGPT-4は生成AIを広めたモデルとして非常に有名で、様々なタスクをこなす能力があります。そんな中で3月に登場したAnthropic社のClaude 3は、いくつかの分野ではGPT-4を上
今使っているワイヤレスイヤホンのEdifier NeoBuds Proが2021年に出た製品でちょっと古めになったので新しいのが欲しいと思い、情報収集をしていた。入門記事で、あまり触れられていないことがあったのでまとめておきたい。 現在、Amazon新生活セールFINALでセール価格になっている製品が多いので、気になる製品は価格をチェックして欲しい。 LDAC接続は再生時間が短くなる ワイヤレスイヤホンの再生時間は初心者にはわかりにくい。10時間以上の再生をうたうものはバッテリーケースを使っての充電を含めての場合を言っているものがほとんどだ。*1更にイヤホン本体のみの再生時間はノイズキャンセルON/OFFと使うCODECによって変わってくる。 「LDAC接続は高音質」みたいなことはよく書かれるのだが、この再生時間がかなり短くなることについては触れられていないことが多くて罠だ。ハイレゾのCO
ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は3月16~22日までの7日間について集計し、まとめた。 先週のアクセストップは、マクドナルドで起きた世界的なシステム障害に関する記事だ。日本では複数の店舗が一時的に営業を停止。クラウドサービスのシステム障害で世界的に影響が出る事例はよくあるが、リアル店舗が世界規模で対応に追われるケースは珍しく、筆者も驚いた。 米McDonald'sによるとこの障害は、「設定変更中のサードパーティープロバイダーによって引き起こされた」ため「(社内の)技術チームとサードパーティーベンダーに説明責任を求める」という。もし自分がサードパーティープロバイダの責任者だったら……と想像して身震いしてしまった。 AIは「日本の食洗機の写真」を読み取れるか? さて最近は、生成A
Amazon Web Services ブログ サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 AWS Lambda でワークロードを設計すると、コードレベルでもインフラレベルでも表現できるモジュール性のために、開発者に疑問が生じます。また、コードを実行するためにサーバーレスを使用するには、基盤となる機能コンポーネントからビジネスロジックを抽出するためのさらなる検討が必要です。この意図的な関心の分離により、堅牢なモジュール性が保証され、進化的なアーキテクチャへの道が開かれます。 この投稿は同期ワークロードに焦点を当てていますが、他のワークロードのタイプでも同様の考慮が当てはまります。API の境界を特定し、コンシューマと API について擦り合わせた後、その境界と関連するアーキテクチャを構成します。 Lambda 関数を使用して API を構成する最も一般的な 2 つの方
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
はじめに たいろーさんのvoicyラジオの中で「パブリックDNSを使うとネットが早くなるよ」という話があり、気になったので調べてみました。 https://voicy.jp/embed/channel/1232/704106 そもそもDNSとは DNS(Domain Name System)とは、IPアドレスとドメイン名を紐づけし、IPネットワーク上で管理するシステムです。 IPアドレス(例:17.253.144.10)とはコンピューターやネットワークを識別するためのものであり、それを文字で名づけたものをドメイン(例:apple.com)と呼んでいます。 発生しうる問題 表示しようとしているサイトのサーバーだけでなくDNSサーバーがダウンしていると通信できないということも発生します。 そしてプロバイダのDNSサーバーとの通信に時間がかかるとサイトの表示や通信が遅く感じるということもあります
はじめに 隔週で開催される社内勉強会で、Python の基本的な言語仕様を紹介するために Ruby 公式の「PythonからRubyへ」というドキュメントを用いた回が意外に盛り上がったので記事にします。 Ruby コミュニティのメンバーによって運営されている Ruby 公式サイトに掲載されているドキュメントで、Python 使いが Ruby と Python の言語仕様の違いを理解するのにぴったりな内容となっています。 今回、こちらのドキュメントの「Python との違い」の章を一部「Ruby との違い」に読み替えて、Ruby 使いに向けた Python との言語仕様の比較を行いたいと思います。 Rubyと違って、Pythonは… Pythonと違って、Rubyは… 引用: PythonからRubyへ 文字列は不変です。 文字列は可変です。 引用: PythonからRubyへ Python
Swallow Llama 2の日本語能力を強化した大規模言語モデル (7B, 13B, 70B) です。モデルのパラメータ(重み)が公開されていますので、LLAMA 2 Community Licenseに従う限り、研究や商業利用など自由に利用できます。 View on HuggingFace 大規模言語モデルSwallowは東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルです。英語の言語理解や対話で高い能力を持つ大規模言語モデルLlama 2 7B, 13B, 70Bの日本語能力を拡張するため、研究チームは言語モデルに日本語の文字や単語などの語彙を追加したうえで、新たに開発した日本語データを用いてモデルの構築を継続的に行う継続事前学習を行いました。研究チームで実施した性能評価では、2023年12月現在オープンな
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前書き ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)では,Hallucinationが課題の一つです. 医療など内容の正確性が求められる分野では特に重要な課題で,LLMに外部データベースから正確な情報を与えた上で, 生成を行うRetrieval augmentation Generation (RAG)が対策方法の一つになります. RAGでは,関連する情報を正確に検索する必要があり,文章の正確な意味を反映した埋め込み表現を得ることができる文埋め込みモデルが重要です. そこで,医療分野の日本語の文章に対して,文埋め込みモデルをSemantic Textual Similarity(STS)タスクで比較・検証してみます. 1. 方法 1.1. 検証対象のモデル とりあえず目に付いた以下の5つのモデルを使います. OpenAI/text-embedding-ada-002以外はすべてHuggi
» 【検証】フタを開けた時に一番ガッカリしない「筒型ポテトチップス」はどれか? レーザー距離計でフタから中身までを測ってみた結果… 特集 【検証】フタを開けた時に一番ガッカリしない「筒型ポテトチップス」はどれか? レーザー距離計でフタから中身までを測ってみた結果… あひるねこ 2023年12月5日 基本的にポテトチップスと名の付くものなら何でも好きだが、筒型のポテチは袋よりも若干高価なのでスペシャル感がある。しかしだ。先日、久しぶりに某商品を購入。ワクワクしながら開けてみたところ、いきなり違和感が。 なんか少なくね……? え、こんな量だった? 筒の長さに対し、どうも中身が少なく感じられたのである。まさか食べる前に軽くガッカリさせられるとは……世界って残酷ですね。そこで今回は、フタを開けた時に一番ガッカリしない筒型ポテチはどれか調べてみることにしたい。 ・距離を検証 用意したのは以下の5種類
2つの画像を重ねて表示し、画像を比較できるスライダーを実装するには、今まではJavaScriptのライブラリなどを使用していたかもしれません。 ほんの少しのJavaScriptと、あとはシンプルなHTMLとCSSで2つの画像を比較するスライダーを実装するテクニックを紹介します。 まずは、実際の動作をデモページでご覧ください。縦線のレンジバーをマウスでドラッグすると、2つの画像を比較できます。 See the Pen Easy comparison slider by coliss (@coliss) on CodePen. HTMLはシンプルです。2つの画像をsectionで内包し、縦線のレンジバーをinput type="range"で実装します。 <div class="compare"> <section class="before"> <img src="Runner.svg" a
はじめに 言語として高速だと謳われているRust。そのRustを使用してDynamoDBへのデータ登録処理を直列処理と複数の並列アルゴリズム処理で速度比較してみました。 DynamoDB DynamoDBは公式で以下のように謳われています。 Amazon DynamoDB の応答時間は 1 桁ミリ秒で、最も要求の厳しいアプリケーションでも一貫してこのパフォーマンスを発揮できます。例を挙げると、2022 年の Amazon プライムデーに Amazon DynamoDB は、1 桁ミリ秒のパフォーマンスで、数兆回の API コールに対して 1 秒あたり 1 億 520 万件のリクエストを確実に処理しました。 上記だけみると爆速のようにも思われますが、読み込みと書き込み双方に以下の制限があります。 BatchWriteItemのデータ投入は1回で25リクエストまで、Queryのデータ取得は1回
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Technology部の永松です。 私が在籍しているTechnology部ではさまざまなシステム・アプリ開発を手がけています。 しかし、部内にはデザインやUIUXの知見がまだ足りていないのが実情です。 実際にデザインをするときは、他部署のデザイナーに力を借りることがほとんど。 ……近年こんなに生成AIが進化しているのであれば、これらを使って自分でデザインを作成することはできないものでしょうか? WF(ワイヤーフレーム)の作成だけでもいいんです。これらが誰でもできるようになれば、もっとお引き受けできる案件も増えるはず。 というわけで、今回はクライアント提案に耐えうるデザインを生成AIでどう作るのか、試行錯誤した結果を紹介します。以下のツールについて感想をまとめていますので、ぜひ参考にしてください。 今回試したサービス ChatGPT Midjourney(+Vary Region) Fram
TBSテレビ「CDTV ライブ! ライブ!」番組公式サイト ジャニーズ系アーティストの出演が異例の「ゼロ」となったTBS系音楽特番『CDTVライブ!ライブ!100回記念SP』が9日に放送され、平均世帯視聴率が5.0%、個人視聴率が3.7%(ビデオリサーチ調べ、関東地区/以下同)だったとことが分かった。ジャニーズの出演があった9月の2時間スペシャルなどと比べて視聴率は大差なく、影響がさほど見られなかったことで業界内に波紋が広がっている。 3時間半にわたって放送された『100回記念SP』は、ジャニーズ不在となった一方、JO1、INI、BE:FIRST、韓国のENHYPENと非ジャニーズの人気ボーイズグループがそろい踏み。そのほか、Kyrie(アイナ・ジ・エンド)、櫻坂46、flumpool、WANIMAらが出演した。 これまで同番組は毎回といっていいほどジャニーズ系アーティストが出演しており、
さぼです、沖縄でWebと設計について考えてます。2023/09/23 に沖縄で行われたTechBaseOkinawa2023 にて上記のタイトルで登壇しました。 今回の内容は GraphQLを設計の観点から考えてみる GraphQLの目的や用途を整理する GraphQLを使う時、または使わない時のヒントを持ち帰ってもらう 最近、GraphQLじゃなくてRESTで良くないと思うケースがなんとなくわかってきたのでそれを共有する という感じで話しました。話した内容を文字に起こし少し改修してZennでも共有することとします。 まえおき 最近はクライアントAppとサーバーAppを分けて実装する事が増えてきた クライアントの環境はますます複雑になっている クライアントとサーバーはWebAPIで通信を行う クライアントが複雑になるのと同時にWebAPIの要求が更に増して来ている APIの要求・応答を効率
Webサイト制作者・スマホアプリ開発者向けに、iPhone, iPad, Apple WatchなどのAppleデバイスの画面サイズ、各サイズを採用しているモデル、ノッチのサイズ、解像度、PPI、表示タイプ、比率、セーフエリア、ウィジェットのサイズなど、実装時に役立つ情報がまとめられたScreen Sizesを紹介します。 2023年の最新モデル、iPhone 15シリーズ、Apple Watch Series 9シリーズをはじめ、iPhone, iPad, Apple Watchの最新から初代までの情報が網羅されています。 Screen Sizes 以前紹介したときからAppleデバイスの最新モデルの追加をはじめ、サイト自体にも新機能が加わりました。 サイトを利用するのは簡単、登録など面倒なことは一切不要です。アクセスして、サイドバーから欲しい情報にアクセスするだけです。 まずはiPho
日経新聞の対談記事(2023/9/3公開)で駐日英国大使のジュリア・ロングボトム氏がジェンダー平等の点で日本は英国に30~40年遅れていると感じると発言しました。 私も日本がジェンダー平等の点で完璧な国だとは思っていませんが、自分の国の価値判断を絶対視して「日本は英国に30~40年遅れている」と無邪気に発言するのは外交官としてガードが下がりすぎているのではないかと心配になります。しかし、こうした要人の雑な発言を放っておくと、「日本は英国に30~40年遅れている」みたいな議論が通説となってしまうおそれがあるので、面倒くさがらずに反論をあてていったほうがいいと思うのです。 ジェンダー不平等指数 ジュリア・ロングボトム大使が持ち出すデータのひとつは、例によって世界経済フォーラムのジェンダー・ギャップ指数です。今年の同指数では日本は125位。政治・経済分野での女性の進出の少なさがこの順位の低さにつ
2023年9月13日(日本時間)、AppleはiPhoneの新しいモデルを発表しました。スタンダードモデルである「iPhone 15/15 Plus」と、上位モデルである「iPhone 15 Pro/15 Pro Max」の4機種です。外観は似たデザインでありながら、中身にはかなり大きな差があります。昨年からの進化と、上位/スタンダードの差別化を発表内容から読み解きます。 Pro/Pro Maxは「Pro」の立ち位置をより確かなものに iPhone 11で初めて「Pro」の名前を持つモデルが登場して以来、ラインアップの差別化が迷走する期間が続いていました。それが昨年のiPhone 14シリーズできれいに整理され、体系的な差別化が確立しました。今年は、撮影のプロや上級ユーザー向けという立ち位置がより明確になっています。 「Pro」の名を冠した初めての3nmプロセスチップ iPhone 15
Appleが2023年9月13日に開催した新製品発表イベントで発表された「iPhone 15 Pro/15 Pro Max」には、A17 Proチップが搭載されています。このA17 Proは、PC向けのCPUであるIntelの第13世代Core i9プロセッサi9-13900Kや、AMDのRyzen 9 7950Xに近しいシングルコアパフォーマンスを発揮することが明らかになっています。 Apple's A17 Pro Within 10% of Intel's i9-13900K, AMD's 7950X in Single-Core Performance | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/news/apples-a17-pro-challenges-core-i9-13900k-ryzen-7950x-in-single-cor
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その3 AWS固有の優位性について)AWSAzureGoogleCloud はじめに 今年のはじめに書いた3大クラウドの比較シリーズに関して長いこと続編を書いてませんでした...。 最近、知人/友人のみならず取引先からも「AWSやGCPに関して続編書かないんですか?」と言われることが増えてきたので、今回はAWSを本番運用していて感じたAWS固有の優位性について感想を述べていきます。 AWS 固有の優位性 周知の事実ではありますが、AWSは長年クラウドベンダーとして世界トップシェアを維持し続けています。 AWSをクラウド基盤として利用しているサービスを一切利用せずに1日を過ごすことは不可能なんじゃないかというレベルで日本国内では利用されています。 もはや電気/ガス/水道等の社会インフラに近い状態です。 そして
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