「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
【電柱編】引越しにおけるネット回線ガチャと開通待ちで勝利するための知見まとめ 2024春 - はげあたま.org
www.hageatama.org blog.hatenablog.com 自分の周辺でネットの開通で事故っている人に向けて書いた記事が、2023年のはてなブログで年間3位になっちゃった奴の続編です。引っ越しシーズンでまたアクセスがちょこちょこと伸びてるので今度こそ書き上げるぞ！と思ってたのに、言いたいこと全部書いたら電柱見上げる話で長文になってしまい完結しませんでした……。 前回のような、一般向け想定の妥協はしません。今回は本当の誰得記事なので、拾える枝葉も残しましたし、読みやすさも捨てました。 そもそも私自身、別にネットワークエンジニアどころか、IT業界の人間ですらないので専門的な正しさは保証できません。ぜひフィードバックはほしいし、何ならこの上位互換の記事を書いてください。私が読みたい。 【主張の概要】 光コンセントが元からある物件を選べ フレッツ光回線でプロバイダをいつでも切り替え
なぜ、微積分は役に立つのか
なぜ、微積分は役に立つのか 2023.11.27 Updated by Atsushi SHIBATA on November 27, 2023, 14:58 pm JST 今回紹介する書籍：『はじめての物理数学』永野 裕之（SBクリエイティブ、2017） 朝起きてから寝るまで、我々は何種類もの「数」を見ます。 私自身、朝起きるとネットやニュースで降水確率、予想気温のように気象にかかわる数、為替、海外の株式市場の指数など、いろいろな種類の数をチェックします。しばらく前なら、コロナウイルスの感染者数や増加傾向を表す指数を毎日のように確認していました。 自分を取り巻く環境を知るために、私たちはいろいろな「数」を確認します。そして数を手がかりにして、行動を決めます。現代を生きる私たちにとって「数」は、世界を知るための「目」としての役割を持っています。 現代人が日常的に見るこの種の数は、たいてい計
1. はじめに こんにちは、東京大学 3 年の米田と申します。この度は、ダイヤモンド社から『高校数学の基礎が 150 分でわかる本』という書籍を出版させていただくことになりました。高校数学の基礎を図解で超わかりやすく説明した本です。 【フルカラー図解】高校数学の基礎が 150 分でわかる本 - Amazon 発売日は 3 週間後の 2023/7/26 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容や特徴について、簡単に紹介させていただきます。 2. この本はどういう本か 本書は、主に次のような方に向けた、高校数学の「超」入門書です。 高校数学をはじめて学ぶ方 数学を学び直したい方 日本ではたくさんの数学の本が毎週のように出版されています。しかしこの中の多くは、難しくて多数の人が挫折してしまうか、雰囲気でわかった気にはなるけど結局身に付かないかのいずれかです。 そこで本書は
要約 Wifiは無いに等しいと考えること。 (来場者1万強/日 なんていう状況下でWifiが動くと想定するのが駄目でした) 進捗管理する第三者を設けること。 ソースコード https://github.com/Na4Yu/EasyEats (RTDBのURLやSquareの個別キーは抜いているのでそのままは使えないです) はじめまして はじめまして、高校2年のNaYuです。 今回は文化祭で派手に失敗した話をさせて頂きます。 血反吐を垂れ流しながら書いていましたが、もし皆さんが文化祭を経て「この人のしたことをしなくて良かった~」なんて言っていただければ幸いです。(人の不幸は蜜の味) お願い 本記事は知見の共有を目的として個人が執筆したものであり、本記事の内容について学校、学校関係者への問い合わせはご遠慮頂けるようお願い申し上げます。 これを読んでいる後輩の方々へ この記事が私からの引き継ぎに
無茶な授業依頼 筆者は友人のある大学の先生に頼まれた。 「ヤマチャン、うちの学生に一コマだけお金の授業をして欲しい。一生役に立つようなマネーリテラシーにつながる話がありがたい。難しい話はダメだよ。分かりやすい話で頼むよ」。 大学の一コマは、昨今90分ないし100分だ。典型的な講演の時間に近い。この時間内にマネーリテラシーの基本になる話が一通り出来るか。 「出来る」と、一応筆者は答えるが、率直に言って話は難しくなる。典型的には以下のような構成だ。 これまでのマネーリテラシー研修構成案 1.お金とは 2.人生とお金の関わり（稼ぐ、貯める、増やす、使う） 3.「稼ぎ方」。人材価値とキャリアプランニングの考え方 4.「貯める」。必要貯蓄額の求め方と柔軟なライフプランニング（人生設計の基本公式） 5.投資の意味（お金を働かせる） 6.リスクとリスクプレミアム（リスクプレミアムはどこで生じるか。経済成
中学生の息子に勉強を教えるときにやった内容
小学校小6～中学1年まで極度に勉強ができなかった。 テストの問題文の理解ができなかったり、問題文の日本語は読めるが表現が気になってその所を何度も確認して先に進めず1問目以降白紙などもあった。 このような状態だと学校や集団塾では改善はしないだろうと感じたので、自分が勉強につきっきりになることにした。 幸い、私はある程度勉強はでき、中学レベルなら英国数ならほぼ満点はとれる。 まず、問題文を読んで頭がパンクしてしまうことに関しては、深く考えるとパンクしてしまうということなので、そのパンクの兆候がでたらその問題から離れる訓練をした。 日々の家庭学習で問題集をとかせ、それが発生しそうなら知らせてスキップする。 テストのときでも、損切して0点を防ぐ効果がでた。 そのあと、問題文でパンクする問題を一緒に説いて、問題文は何を求めているのか2人でじっくり考えるようにした。 そうすることで、問題文の表現のパタ
ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか
$$\newcommand{a}[0]{\alpha} \newcommand{Aut}[0]{\operatorname{Aut}} \newcommand{b}[0]{\beta} \newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{d}[0]{\delta} \newcommand{dis}[0]{\displaystyle} \newcommand{e}[0]{\varepsilon} \newcommand{F}[4]{{}_2F_1\left(\begin{matrix}#1,#2\\#3\end{matrix};#4\right)} \newcommand{farc}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{G}[0]{\Gamma} \newcommand{g}[0]{\gamma} \newcommand{Gal}[0]
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに 英語での適切な命名は、コードの可読性や保守性を向上させるために重要です。適切な命名規則を守ることがコードの理解や共有において不可欠です。 英語での命名規則を学び、適切な命名を行うことで、コードの読みやすさや保守性を向上させ、チーム全体でのコードの理解を促進する手助けとなります。 この記事では、日本人エンジニアが英語での命名規則を理解し、適切な命名を行うための指針を提供します。 命名フローチャート 変数 関数 クラス 1. 変数 1-1. boolean 1-1-1. 存在するかどうかのフラグ 名詞 + exists
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしているひぐ(@zerebom_3)と申します。 1年ほど前に、社内の先輩(@potsbo)との1on1で、"仕事ができるようになりたくて高い目標(ex. 業務外で毎週X時間勉強する)を建てるが、結局続かず、能力も伸びない。自己肯定感も下がってしまう。どうしたら良いか。😭"と相談しました。 そのとき、”意志力に頼らず、仕組みを使って習慣をコントロールできると成果を上げられるようになるよ"とアドバイスをいただき、隔週で自分の習慣の作り方についてレクチャーしてもらいました。 その結果、仕事・業務外でもアウトプットの量を増やし、能力を身につけられたと感じています。例えば、業務外においては、2023/01 ~ 07の7ヶ月で下記のようなインプット・アウトプットができました。 - Zennへの記事執筆7本 - 外部登壇2本 - Kaggle 銀
プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
マネするだけで一気にChatGPTの上級者になれる！ 「オレはChatGPTを仕事でこう使っている!!」に続き今回の特集では、初心者でもわかるデビュー方法と、すぐに使える超基本的な指示文を厳選して紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい！ ＊ ＊ ＊ ■秒でわかるChatGPTの使い方ひと言で言うと............自然な会話形式で質問ができるAIサービス!! Q.どうすれば使える？ 公式サイトからメールアドレスを登録すればOK！ Q.いくらかかる？ 基本無料だが、有料版（月額20ドル）も。応答が早かったり、回答の精度が上がったりするので、ガッツリ使うなら有料版がオススメ。ある程度のことなら無料版でも十分賄える。 Q.使い方は？ メイン画面のメッセージ欄に、日本語で質問をするだけ。しばらく待てば回答が返ってくる。 Q.どういったことが頼める？ 文章を作るAIなので、文書作成や要約、アイ
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
はじめに タスク管理はクリエイターの永遠の課題だと思います。 普段の案件に関するタスクはもちろんですが、案件とは関係ない事務作業やデータの整理、後で読みたい記事、試してみたい技術など、私たちには様々なタスクがあります。 膨大なタスクを管理する方法を日々模索し続け、ようやく自分の中で「これ！」というのが固まってきたので、私なりのNotionを用いたタスク管理方法を解説していこうと思います。 Notionとは 様々な情報やドキュメントを一元管理できるサービスです。公式サイトに書かれている通り、様々なドキュメント管理ツールをひとつに集約したのがNotionになります。 日々の業務は「案件に関するタスク」と「案件とは関係ないタスク」の2つに分けられます。 「案件に関するタスク」は期日や案件の詳細情報、自分の担当範囲などを分かりやすく管理することが重要です。「案件とは関係ないタスク」は業務改善や事務
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
先月末、「常温常圧で超伝導を示す物質が作成できた」というニュースが飛び込んできた。合成の成功を主張しているのは韓国の高麗大学の研究チームである。超伝導転移温度は歴代最高温度を大幅に塗り替える127℃と報告されており、これが常圧（大気圧）下で超伝導性を発現するとのことである。現在様々な追試が世界中で進められており、ネット世界をリアルタイムで大いに騒がせている。 本稿では、現時点におけるこの周辺の状況について情報を整理したい。 プロローグ：Lu-HN系の超伝導性？ 時はやや遡り、今年の3月。アメリカ合衆国ロチェスター大学の教授であるランガ･P･ディアス（Ranga P. Dias）の研究グループは、294 K（≈ 20.85℃）、1万気圧（≈ 1 GPa; 1ギガパスカル）の条件で含窒素ルテチウムハライド結晶（Lu-HN系）が超伝導性を示すと主張する成果をNature誌において報告した[1]。
個人開発を7年以上続けて分かった技術選択のコツ
技術革新に適応しようとするイヌさんInkdropというMarkdownノートアプリを作り続けて7年になる。 お陰さまでその売上でずっと生活できている。 これまで個人開発でどう継続していくかについて「ユーザの退会理由をあれこれ考えない」とか「アプリの売上目標を立てるのをやめました」とか、ビジネス面あるいはメンタル面からいろいろ書いてきた。 今回は、技術面にフォーカスして、どう継続して開発していくかについてシェアしたい。 TL;DR最初はとにかく最速でリリースする事を最優先する迷ったら「ときめく方」を選べ程よいところで切り上げて開発を進める使っているモジュールがdeprecatedされるなんてザラだと覚悟する古いから悪いとは限らないシンプルにしていく老舗から継続の秘訣を学ぶ運ゲー要素は排除しきれない最初はとにかく最速でリリースする事を目標に技術選定する開発計画とビジネス計画は切っても切り離せな
はじめに こんなタイトルをしていますが、私はChatGPTを悪く言う意図は全くありません。ChatGPTは非常に優れた製品ですし、実際に、世界はChatGPTによって大きく変わりました。LLMを大きく普及させた先駆者として、とても偉大な存在です。 今回は、利用料金に焦点を当てた話になります。 Chat GPT Plusを使いたいけど（もしくは、使っているけど）、ちょっと金額が高いな･･･と感じている方に向けた記事になりますので、ご理解いただけると嬉しいです。 ChatGPT、ちょっと高い･･･！ GPT-4、精度が高くていいですよね！ 僕もプログラムを書くときや、採用するプロダクトを決めるときなんかによく使っています！ でも、ChatGPTのGPT-4を使うには、月額3,000円(※)を払う必要がります。 会社が払ってくれるのなら全く問題ないのですが、個人で使うとなると、正直ちょっと高いっ
現在に至る種を広範囲にわたってまきつづけてきた悪魔的な天才──『未来から来た男 ジョン・フォン・ノイマン』 - 基本読書
未来から来た男 ジョン・フォン・ノイマン みすず書房Amazonこの『未来から来た男 ジョン・フォン・ノイマン』はその名の通りフォン・ノイマンの伝記である。1903年生まれの1957年没。数学からはじまって、物理学、計算機科学、ゲーム理論など幅広い分野で革新的な成果をあげ、史上最高の天才など、彼を称える言葉に際限はない。彼と同時代を生きた人物に、クルト・ゲーデルやアルベルト・アインシュタインなどそうそうたる人物が揃っているが、三人すべてを知る人物も、フォン・ノイマンが飛び抜けて鋭い知性の持ち主だと思っていたと語る。 実際、それが誇張表現ではないぐらい彼が一人で成し遂げたことは凄まじかった。その天才性は幼少期から発揮されていて、古代ギリシャ語やラテン語をマスターし、母語のハンガリー語だけでなくフランス語、ドイツ語、英語も話した。45巻の世界史全集を読んで、それから何十年も経った後でも第一章の
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
ピボットテーブルは大量の業務データを一瞬で集計でき、経営判断に役立てることができます。仕組みがわかれば操作はとても簡単なため、マスターしておきたいExcel（エクセル）機能の一つです。この記事では、IT研修において20年以上の登壇経験を持つ、中小企業診断士・ITコーディネータが解説します。 ピボットテーブルとは Excelのデータ集計・分析ツール ピボットテーブルとは、Exce（エクセル）lに搭載されたデータ集計・分析ツールの一つです。ピボット（pivot）とは「回転軸」、テーブル（table）とは「表」を表す英単語で、大量のデータから自分が見たい項目を軸に、集計表を作成することができる機能です。 特に、二つの項目を同時に集計できる「クロス集計」を得意としています。例えば、POSレジで取得した日々の売上データから、月別×商品別の売上集計表を作成したいといった場合に便利です。 ピボットテーブ
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
今週は、Thanksgiving はお休みムードなので考える時間や、自分の本についてディスカッションしている バンクーバーのえんじに屋さんのPodcast なんかを聞かせていただいたりしてるうちに、思い出したことがあって、記録に残してみることにした。それは、エンジニアの育成方針でこれはめっちゃくちゃ違うことに気づきましたので、シェアさせていただきたいと思います。 日米でエンジニアの育成戦略が正反対だと気付いた話 採用の段階での違い 良く知られているように、新卒のケースで考えると、こちらの場合は「コンピュータサイエンス」の学位を出ていることが前提で、中途採用の場合も、「コンピュータサイエンス」の学位を出ている、もしくはそれ相当する知識が求められる。だから、新人でも少なくともプログラムが結構組めることを期待されます。 一方、日本では文系でも理系でもプログラマになれます。採用されたときに「スキル
記事の概要 私（芝浦工業大学学部4年生）が大学２年時に1人で制作した、大学のポータルアプリ（ポータルサイトからスクレイピングして時間割などを表示する）が、大学に正式採用され、公式アプリ"ScombApp"としてリリースされるに至った経緯を時系列順に説明します。 ホーム画面 時間割画面 制作の動機 大学のポータルサイト使いにくいがち。 ポータルサイトのスマホアプリ版があれば便利そう。 他にやってる人いなさそうだし、最初に作ったらみんな使ってくれそう。 ポータルサイトの問題点 大学ポータルサイトで使いにくかった点を挙げていく。 とりあえずこれを克服することを目標にした。 ログインの時に自動補完が使えない 制作当時はBASIC認証で、スマホからだとログインの自動補完ができなかった。 毎回手打ちでパスワードを入力している人がほとんど ←！？ 次の授業や教室を確認するだけでも、毎回手打ちログインが必
ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
脳に収まるコードの書き方
Mark Seemann 著、吉羽 龍太郎、原田 騎郎 訳、Robert C. Martin まえがき TOPICS 発行年月日 2024年06月 PRINT LENGTH 312 ISBN 978-4-8144-0079-9 原書 Code That Fits in Your Head FORMAT Print PDF EPUB ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
この記事の概要 ・本記事は、東京都の文章生成AI利用ガイドラインに基づき、都職員による生成AIの活用事例集の評価と改善案を提案しています。 ・著者は生成AIを利用した事業でCTOを務める株式会社Trippyのsaip (@_saip_) です。 ・東京都が提供する事例集には創意工夫が見られる一方で、プロンプトの誤用や古い認識も指摘されています。 ・平易な言葉を使用し、ChatGPTの活用法について解説しており、AIを使ってストレスフリーな生活を送る方法を提案します。 ・良いプロンプトの作成方法やマークダウン記法の正しい使用方法、高品質なプロンプトの例も紹介しています。 ・AIとの効率的なコミュニケーションを促進するための具体的なテクニックが多数含まれています。 GPT-4で作成こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務
はじめに 今携わっているプロジェクトで凄腕エンジニアさんと一緒に開発をさせていただいているのですが、その凄腕エンジニアさんから教えていただいた例外の話がとても勉強になり、 さらにこの例外の話を他のプロジェクトのエンジニアさんに伝えたところ、反応が良く、とても勉強になりました！という声をいただけたので、アウトプットしていきたいと思います。 （この記事の中で凄腕エンジニアさんのことはTさんと呼ぶことにします。） ※【凄腕エンジニアさんから学んだ例外の話】の補足 というQiita記事を書きました。 この記事を読み終わった後に疑問が残った人などは補足資料として読んでいただけると嬉しいです。 例外の考え方の源 Tさんの例外の考え方は http://diveintopython3-ja.rdy.jp/your-first-python-program.html#exceptions ↑こちらのPyth
Ajaxから始まった一つの時代の終わり
最近の流れを見ていての感想文なので、ideaとして投稿します。筆者のバックグラウンドとしては、Remixの商業記事を書いたり、App Routerの商業記事を書いたりしている人です。 さて、筆者は2022年の秋から、社内システムではありますがRemixをプロダクション運用しています。また、Next.jsのApp Routerについても、パラダイムとしてはRemixにインスパイアされた部分が多い[1]おかげで、順調にキャッチアップできています。 RemixとApp Routerは、ルーティングとデータフェッチを高度に統合しており、Progressively Enhanced SPA（PESPA）と呼ばれることもあるそうです。PESPAについては、次の記事が話題になりましたね。 このPESPAであるRemixを実運用する中で、フレームワークの手触りが近年触ってきたものと大きく違っている点があっ
しずかなインターネットの技術構成
こんなWebサービスをリリースしたので、技術的な話をまとめておこうと思います。 元々このサービスは、趣味の延長線のような感じで開発を始めました。競合にあたるnoteやはてなブログなどのサービスが確固たる地位を築いているということもあり、「お金にはならないだろうけど、自分の趣味を詰め込んだものにしよう」というゆるい気持ちで開発を続けています（楽しい）。 選定の方針 趣味と言っても文章投稿サービスなので、ユーザーが少数であったとしても長期間運営しなければなりません。そのため、ユーザー数が少なければランニングコストが数千円/月以下、ユーザー数が増えたときは段階的にコストが上がるように選定を行いました。 アプリケーション フルスタックNext.jsアプリケーションをCloud Runにデプロイしています。各APIエンドポイントはNext.jsのAPI Routesで生やしています。 Next.js
リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
ブラウザからDBに行き着くまでただまとめる
はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.
Python滅ぼす協会に入会したい
なぜ令和にもなって動的型付け言語を使うのか シフトレフトという概念が生まれたのは二十年以上も前のはずだ。 それにもかかわらず動かしてみるまで答え合わせもできない言語で開発をするという発想自体がどうかしている。 同じ動的型付けといってもJavaScriptはブラウザという事情があるし、型の表現力に優れたTypeScriptがあるからまだよい。 しかし、Pythonはどうだ。他にいくらでも選択肢があるなかで、サーバーサイドにわざわざ選定する言語ではなかろう。 貧弱な型ヒント、しかも書いたところで大した効用もない。 使っている外部ライブラリにひとつでも型ヒントがクソなものがあれば即座に破綻する。 型というガードレールもシートベルトもなしで糞を撒き散らしながらする開発にはうんざりだ。 シンタックスもキモい 動的型付けもさることながら、シンタックスもキモい。とにかく思考を妨げる語順になっている。 m
仕事で差をつけるChatGPT活用術。初心者でも使えるスゴいテクニックを達人に聞く - ミーツキャリアbyマイナビ転職
業務効率化に一役買ってくれると話題の「ChatGPT」。 今や「大学生の4人に1人が就活でChatGPTを使っている」といったデータもあり、リリース当初はあまり興味のなかった方でも、最近は「自分の仕事でうまく使えたりしないかな？」なんて考える機会も増えてきたのではないでしょうか？ ただ、ChatGPTが作業をどこまで効率化してくれるのかはまだまだ未知数です。時間を食う資料の作成やExcelの集計作業などをまるっとお任せできたらうれしいけど、思うようなアウトプットが得られず手間が増えたら、本末転倒な気もしますよね。 それに、ChatGPTの生成データをめぐっては、権利関係や内容の中立性・正確性などの側面で一部懸念の声も挙がっています。業務内での利用を禁止する企業や、自身のコンテンツを「学習・流用」されないよう自衛措置を講じるクリエイターも存在します。使用にあたってのルールも、完全に整っている
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