ChatGPTで文章を作成して、最後に『文章を書く時は以下のルールを忠実に守ってください。』と入力すると、自分の希望通りの文章を書いてくれます。具体的にはこんな感じです↓↓ pic.twitter.com/A4ABtkGN3u — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 19, 2023 ChatGPTで『〇〇 〇〇で検索するユーザーが思わずクリックしてしまうブログ記事のリード文を〇〇のプロ目線で書いてください」と指示すると、SEOで上位表示できるレベルの『リード文』が簡単に書けてしまう。詳しいやり方はこんな感じです↓ pic.twitter.com/e2wweMLfkr — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 22, 2023
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
分野が広く、さまざまな知識を求められる数学や物理学。これらの知識をツリー構造により分からないところまでひたすら掘り下げて、基礎の基礎から学ぶことができる学習サイトが「コグニカル」です。一体何かどう学べるのか？ということで、実際にコグニカルを使ってみました。 コグニカル https://cognicull.com/ja コグニカルのトップページはこんな感じ。「ばねの弾性力による位置エネルギー」「位置エネルギー」など、数学・自然科学・工学のさまざまな知識が353個並んでいます。 試しに「熱振動」をクリックすると、「熱振動とは、分子など、原子の集合で生じる原子の振動のことです。」と、熱振動について記述されたページが表示されました。また、分子と原子が振動している様子のイメージがアニメーションで表示されています。 読み進めていくと、「説明が理解できない場合」は「以下の知識が不足している可能性がありま
AIと呪文で、もう逢えない妻の新しい写真を捏造した（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
妻が遠い世界に旅立って来年で10年を迎えます。筆者は妻が遺した歌声をもとに、歌唱合成でデュエットしたりするのをライフワークとしているので、声そのものは新たな「思い出」を作ることができるのですが、映像についてはそうはいきません。 今年の3月に、古いAppleのデジカメから救い上げた写真が奇跡的に1枚増えたくらいで、残った数百枚の写真、数十本の動画をAIで高精細にしたりとやっていました。これができるのもすごいことです。
すきえんてぃあ@書け @cicada3301_kig 雑談ができない人、ぶっちゃけ「そうだね」「よかったね」「大変だったね」に相当する3種類の応答をループしながら、合間に相手が好きそうな話題を探して尋ねる、という簡単なアルゴリズムを組むだけで日常生活できるよ。表情は機械的に相手と同期させるだけでいい。 2021-08-20 07:16:37 すきえんてぃあ@書け @cicada3301_kig すげぇ微妙な小技を書いておくと、作り笑いするときは口が先に笑って目が遅れるし笑わないので、目元を中心に力を入れたほうがいい。筋がこわばっているなら事前に変顔をしておくといい。筋肉は筋力を発揮したあとに弛緩の反動が来るので、不安で筋緊張が強いときは一度マックスにすると緩む。 2021-08-20 17:13:58 すきえんてぃあ@書け @cicada3301_kig 相手が自虐してるときは機械的に否定
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
Webアプリ負荷試験ガイド 目次 Webアプリ負荷試験ガイド 目次 前置き 時間がない人向け要約 about me 何故負荷試験を行うのか 負荷試験ツール 負荷掛けるツール 負荷計測 負荷の可視化 負荷試験の流れ 負荷試験スケジュールについて 注目すべきポイント シナリオ作成 アカウント情報は自動生成出来るようにする DB分割を行ってる場合はDB分割を意識したシナリオを用意する。 負荷試験元 http or https サーバ1台 サーバ単体での負荷 アプリの正常性の確認 サーバ複数台 KVS Memcached Redis RDB 問題になりやすいDB キャッシュの話 大前提 注意すべき点 CDNやProxyレベル local cache or remote cache local cache or memory cache(in app cache) references 更新情報 前
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
8時間を0.01秒に短縮 「アルゴリズムの素晴らしさが2分で分かる動画」が今すぐ勉強したくなる分かりやすさ
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています アルゴリズムの素晴らしさを2分で解説した動画が、とても分かりやすくためになると人気です。なるほど、これがアルゴリズムと仕組みかぁ。 最短経路をアルゴリズムで算出しよう この動画では、迷路を最短手数で解くアルゴリズムについて解説。迷路はマス目状になっており、全部で8900億個の手順が存在するものとなっています。全ての経路を試せば最短手順を導き出せますが、普通のコンピュータでは約8時間かかってしまう計算になります。 全パターンの網羅は非常に時間がかかります そこで計算の手順を変更。スタートに0を書き、その隣1を、また隣に2……と繰り返していきます。こうして進めていくと最終的にゴールは34となり、この34が最短手数となることが分かります。今度はゴールから34，33，32とたどっていけば、最終手数で進む経路の1つが導き出せました。 数字を振
町長 @fusafusahg 同じ画像を三回Reminiってみて総統のおでこが綺麗になってきてるなーって思ったけどよくみたら右顎から髭生え始めてるしおっぱいぷるんぷるんがに崩れるんだな pic.twitter.com/LNnJn3kpRr 2020-02-16 04:19:12
プログラムがメモリをどう使うかを理解する(1)
この記事の狙い この記事は、端的に言えば この図が言わんとしていることを理解できるようになるための解説を目指しています。 昨今のプログラミング環境において、メモリの管理方法やその実態は、詳細を知らずとも目的を達成できるようになっています。といっても、実際にはメモリは無尽蔵に使えません。制約が厳しい環境下で動かさねばならないプログラムもありますし、多少潤沢に使える環境であっても、無駄に浪費するよりは、必要最低限のメモリで効率よく動作するプログラムの方が、多くの場面においては良いプログラムと言えるでしょう。 メモリのことなど知らなくてもプログラムを書けるのは一つの理想ではありますが、現実的にはその裏に隠されている（抽象化されている）仕組みを知っておいたほうが有利です。また、昨今のレトロゲームにおけるタイムアタックで駆使されるメモリ書き換えのテクニックなども、何故そういったことが可能なのかを知る
ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく！ 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート！燃えつきるほどヒート！！ …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも
はじめに - アルゴリズムとデータ構造大全
はじめに このドキュメントは，主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです．特定の問題にはあまりフォーカスしないため，問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません．詳しく，正確に，分かりやすく書いていこうと思っています． このドキュメントは執筆途中です． 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており，C++言語の仕様や，文法にはあまり触れません．また，計算量という用語についても説明しません．ただし，償却計算量など，計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します． コードについて このドキュメントで登場するコードは，可読性向上のため，以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています．また，適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は，コード周辺にのように，検証
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能（AI）の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習（復習）するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
某所で書いたら意外に皆さん知らなかったようなので書いておきます。Windowsでファイルを削除したり名称変更しようとすると、別のプログラムが使っているので変更できない、といったエラーが出る事があります。こういう場合、後述の方法で「誰がファイルを掴んでいるのか」を調べられるかもしれません。 （あくまでローカル環境での話ですので、ネットワーク越しに掴まれているものや、インフラの運用で役立つ情報というわけではありません。ご了承ください） ファイルやフォルダーの利用者をリソースモニターで検索する リソースモニターという、タスクマネージャーの高機能版のようなツールがWindowsには標準搭載されています。これで、CPUタブにある「関連付けられたハンドル」というエリアの検索欄にファイル名やフォルダー名を入力すると、それを使っているプログラム（プロセス）を特定できることがあります。 リソースモニターの起
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま（1/2 ページ） 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
人はエゴや感情によって判断を誤る。 他人のことならば冷静に判断しやすい。 徳に従うならば物事を他人事として捉えよ。 2023年にやりたいこと 今年は何をやるか。真っ先に挙げることは「歯医者に行く」である。 歯医者のイメージ / Memeplex.appで作成 別に何か問題があるのではない。歯科健診を受けようというのだ。そのうち行こうと思いつつ、ずっと後回しにしてきた。それで気がついたら10年以上も歯医者に行っていなかった。 行こうと思ったきっかけは、先月に「定期的な歯科検診を受けるべき」という記事を偶然読んだからである*1。歯に限った話ではないが、問題は早期発見して対処したほうが軽く済む。予防できればもっと良い。そして歯の状態はQOLに直結するので、きちんと管理したほうが幸福度は増すのだ、と。 そこで俺は考えた。歯科検診に行かない理由はあるか、と。睡眠*2や体重管理*3 などと健康に関する
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開
プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ（KURENAI）で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言
懲戒処分の公表について | 東京大学
東京大学は、大学院情報学環 大澤昇平特任准教授（以下「大澤特任准教授」という。）について、以下の事実があったことを認定し、1月15日付けで、懲戒解雇の懲戒処分を行った。 ＜認定する事実＞ 大澤特任准教授は、ツイッターの自らのアカウントにおいて、プロフィールに「東大最年少准教授」と記載し、以下の投稿を行った。 （1） 国籍又は民族を理由とする差別的な投稿 （2） 本学大学院情報学環に設置されたアジア情報社会コースが反日勢力に支配されているかのような印象を与え、社会的評価を低下させる投稿 （3） 本学東洋文化研究所が特定の国の支配下にあるかのような印象を与え、社会的評価を低下させる投稿 （4） 元本学特任教員を根拠なく誹謗・中傷する投稿 （5） 本学大学院情報学環に所属する教員の人格権を侵害する投稿 大澤特任准教授の行為は、東京大学短時間勤務有期雇用教職員就業規則第85条第1項第5号に定める「
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答（1/3 ページ） 米OpenAIは3月14日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」を発表した。テキストでのやりとりだけでなく、新たにユーザーから画像を受け取り、適切な情報も返せるようになったという。司法試験の模擬問題を解かせたところ、現在の「ChatGPT」が採用しているGPT-3.5では受験者の下位10％ほどのスコアしか取れないのに対し、GPT-4では上位10％のスコアで合格するとしている。 ChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」やAPI経由ですでに利用できるようになっている。 専門的領域なら人間レベル 日本語でもGPT-3.5の英語版より高性能に GPT-4の性能について、同社は「現実世界のシナリオにおいては人間に劣ることも多いが、（司法試験の模擬問
AIいらすとや
無制限AIいらすとや 「いらすとや」風の画像を生成できる「AIいらすとや」が無制限で利用ができます。 無制限ダウンロード 「AIいらすとや」含む「AI素材」内にある多種多様な素材を追加費用を払うことなく、すべてのサイズで無制限でダウンロードができます。
小型のゲーミングPCを自作すると楽しいし、数年前の常識が通用しない - SANOGRAPHIX Blog
2020年は自作PCシーンが大いに盛り上がり、話題に事欠かない年だった。そんな空気に感化されて、去年の11月頃、4年ぶりにゲーム用PCを新調した。 ステイホーム需要もあるのか、これまでになく自作PCへの関心が高まっていると感じる。また、PS5が品薄でなかなか手に入らなかったり、コンソール版Cyberpunk 2077が満足に動かなかったりして、PCを買いたいと考える方もいるかもしれない。 そのような、興味はあるが実際どうなのと思っている方、または数年前に自作経験のある復帰組（いわゆるSandy Bridgeおじさん）へのなにかの参考になるかもしれないので、小型ゲーミングPC自作について自分の意見を書こうと思う。 置き場がない！ PCを買うとき、自分が最も困るのが置き場所。なので、机や棚に置ける小型のサイズ（SFF・スモールフォームファクタ）で自作するのが好きだ。小型PCは組立てが難しいとか
今年も技術研修資料と動画を公開します！MIXIの新卒技術研修の方針や、LayerX様との合同研修についても紹介します！ 研修資料・動画一覧Git研修（ 動画 / スライド ）データベース研修（ 動画 / スライド1, 2 / SQL演習環境 ）設計・テスト研修（ 動画 / スライド ）コンテナ研修（ 動画 / スライド1, 2 ）iOSアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）Androidアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）フロントエンド研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）ゲーム開発(Unity)研修（ 動画 / スライド1, 2, 3, 4, 5, 6 / リポジトリ ）Flutter研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）AI研修（ スライド1, 2, 3, 4 / リポジトリ ）セキュリティ研修（ スライド ）チーム開発研修（ スラ
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
BIOSからUEFIへ BIOSはなぜ終わらなければならなかったのか：“PC”あるいは“Personal Computer”と呼ばれるもの、その変遷を辿る（1/4 ページ） 昔ながらのIBM PC、PC/AT互換機からDOS/Vマシン、さらにはArmベースのWindows PC、M1 Mac、そしてラズパイまでがPCと呼ばれている昨今。その源流からたどっていく連載。第16回はWindows 11で注目された、UEFIとその前身であるBIOSについて。 第1回：“PC”の定義は何か まずはIBM PC登場以前のお話から 第2回：「IBM PC」がやってきた エストリッジ、シュタゲ、そして互換機の台頭 第3回：PCから“IBM”が外れるまで 「IBM PC」からただの「PC」へ 第4回：EISAの出現とISAバスの確立 PC標準化への道 第5回：VL-Bus登場前夜 GUIの要求と高精細ビデオ
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
チキン＠ライター @HeroofChickens フリーランスのライター4年目。リストラがきっかけ。Kindle出版1位、Kindleプロデュースで1位・ベストセラー取得。商業出版のブックライティング中（2024年の5月ごろ出版かな？） webwhiter-skill.com/job/
『公研』2020年8月号 第 606 回私の生き方 富野 由悠季・アニメーション監督 父への疑念 ──「富野由悠季の世界」展が昨年６月より開催されています（現在中断中、再開は９月の予定）。 富野 今回の「富野由悠季の世界」展で「与圧服」の写真を展示しています。これの開発に父が関わっていて、家に資料が残っていました。 この機会でしかできない話を一つさせてください。父の経歴についてです。父は昔の中学を卒業したあと、東京府立化学工業学校（化工）という専門高等学校へ進んでいます。父のアルバムにあった化工の写真を見ると、３階建てのコンクリート校舎の中央に時計塔があり、石積みの外壁の正面には三つのアーチ状の飾りが施された扉がある立派な建物でした。その前に軍人たちが集まっている写真は、子供の頃は軍の部隊写真だと思っていた。ところが、父は「俺の学校なんだ」と言っていました。 僕はそのアルバム写真を子供の頃
サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ
sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae これはすごい👏！世界初となる対話型検索エンジン、Perplexity Ask（ @perplexity_ai ）が登場です。答えの根拠として最新情報を参照＋対話形式で追加質問ができる。日本語にも対応してますのでぜひ！ pic.twitter.com/4bUQ12Yr22 2023-01-20 14:25:43 sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae . @perplexity_ai（👉perplexity.ai）をさらにバージョンアップさせたい全ての方にお勧めしたいのが、Perplexityを検索エンジンとして登録すること。Chromeだと、 ①設定 ②検索エンジン ③追加 の順で登録完了です。Chromeの検索窓からPerplexityを指定して検索できるので超便利✨。 t
今回は高校生の私たちが公開した投票サイトが三日で１万PVを記録したので、その経緯をサイトの紹介も含め、全て公開します。 qiitaで後日談を書きましたので、よかったらお読みください リンクはこちらです サイトの内容 名前はAICEVOTE(アイスボート) リンクはこちら ----> aicevote.com(大量アクセスで現在サーバーが不安定な状況です。ご了承ください。) このサイトを一言で言うとこんな感じです。 "投票用紙を氷に見立てた次世代のリアルタイム投票サイト" AICEVOTEとは 普通の投票とAICEVOTE（アイスボート）の違い 普通の投票 普通の投票では、投票箱A/Bに最終的に投票された票の数の比で結果が決まります AICEVOTE AICEVOTEでは投票用紙の代わりに氷を投票します。 それぞれの投票箱の底は網目になっています 時間が経てばあなたが投票した氷は少しずつ溶け
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ChatGPTプロンプトテンプレート例文集｜入江 慎吾 🚀 生成AIでプロダクト開発
数学・物理学の知識を理解するための「足りない知識」を「ツリー構造」で掘り下げていける学習サイト「コグニカル」レビュー
「雑談ができない人」はこの簡単なアルゴリズムに従っているだけで日常生活を送れます「これはガチ」「そこが難しい…」
Webアプリ負荷試験ガイド - withgod's blog
AIが画像を高画質化するアプリ「Remini」で懐かしのネットミーム画像を再生し始める人たち
ChatGPTに感情回路を埋め込んだら、やべぇ感じになった｜深津 貴之 (fladdict)
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無償モデリングソフト「Blender」はVTuberで需要急増？ 大人気の「無償マニュアル」の裏側を聞いてみた
今年もミクシィの22新卒技術研修の資料と動画を公開します！
BIOSからUEFIへ BIOSはなぜ終わらなければならなかったのか
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
ついに音声対話できるようになった ChatGPT が引くほど自然でなんか凄いし怖い「もうこれ人間じゃん!」
kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
ガンダム監督の「敗北者宣言」【富野由悠季】
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
Googleの時代は終わり…？明確なソースを明示してくれる対話型AI「Perplexity」がめちゃめちゃ便利そう
高校生がリアルタイム投票サイトを公開したらいきなり1万PVを記録した話 - Qiita