山田全自動 @y_haiku リイド社『コミック乱』にて漫画連載してますでござる✒️書籍「山田全自動の落語でござる」発売中です！ブログ→ zenjido.blog.jp 📗書籍「山田全自動でござる（BOOKぴあ）」「落語でござる（辰巳出版）」「日本文学でござる（辰巳出版）」 など✉️ taka3004@gmail.com instagram.com/y_haiku/
英語の“a”と“the”はどう使い分ければいいの？→非常に単純明快な考え方に「だから『THE YELLOW MONKEY』」と納得
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全俳句データベース
ぜんぶの俳句のデータベースです
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
Tumblrにおけるコンテンツ規制について覚書
「Yahooが、Tumblrを11億ドルで買収したあと300万ドルで売却しなきゃだったとき、私もTumblrにいたんだよね。」―Twitterユーザー[1] これは何？ 2018年にTumblrが実施したコンテンツ規制を覚えているだろうか。 当時のTumblrユーザーにとっては、忘れるのも難しい大事件であった。しかしながら、後から追える情報が断片的であるがために（特に日本語圏では綿密な記録が残っていないために）原因や結果について把握するのが難しい事件でもあった。この文章は、事件の流れをできる限り詳細に記したものである。 事件は2018年に起こった。しかし、Tumblrは一日で成ったわけではない。まずは、Tumblrの歴史を簡単に追っていくこととする（もちろん、読み飛ばしても良い）。 ファンの楽園、Tumblr始動！（2007年～） 2007年、20歳のDavid Karpが開発＆公開したT
山田全自動 @y_haiku WEB漫画家。昭和58年生まれ。 本名は山田孝之。書籍「山田全自動の落語でござる」発売中です！ブログ→ zenjido.blog.jp 📗書籍「山田全自動でござる（BOOKぴあ）」「落語でござる（辰巳出版）」「日本文学でござる（辰巳出版）」 など✉️ taka3004@gmail.com instagram.com/y_haiku/
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 - Qiita
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
ふるほん住吉（福岡市博多区住吉・2024年4月26日（金）開店予定） @y_ta_net 福岡市博多区住吉の古本屋『ふるほん住吉』開店準備中。2024年4月26日（金）開店予定です！営業時間は11:00〜18:30予定です。山田全自動（ @y_haiku ）・Y氏は暇人（ https://t.co/z10NgNROes ）の山田のお店です。✉️taka3004@gmail.com https://t.co/z10NgNROes
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もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
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
Developers can now integrate ChatGPT and Whisper models into their apps and products through our API. ChatGPT and Whisper models are now available on our API, giving developers access to cutting-edge language (not just chat!) and speech-to-text capabilities. Through a series of system-wide optimizations, we’ve achieved 90% cost reduction for ChatGPT since December; we’re now passing through those
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PS4『ゴースト・オブ・ツシマ』では、狐は“880万回撫でられた”。ゲームの楽しげなデータを示す数字公開 - AUTOMATON
ソニー・インタラクティブエンタテインメントはPlayStation公式Twitterアカウントにて、『ゴースト・オブ・ツシマ』の発売10日経過時点での、さまざまなデータを公開した。『ゴースト・オブ・ツシマ』内のアクティビティにまつわる記録を数字化する、興味深い資料になっている。それぞれの数字は、プレイヤーたちがこなしたアクティビティのトータルの数である。 まず一騎討ちについて。「そちらの精鋭を出せ！」などのセリフにおなじみの、侍らしい戦闘スタイルを見せる一騎討ちについては、1億5640万回おこなわれているという。成功時には気力も回復し、防具やスキルを強化すれば最大5人刈り取ることができるこの一騎討ちシステムを、数多くのプレイヤーが利用しているようだ。 また決闘について、5750万回実施されているという。ボスらしき敵との対峙でおこなわれる決闘。物語が進めば、相まみえる敵の数も多くなるというこ
全俳句データベースVer.2
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最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感（1/2 ページ） 3月4日（現地時間）にリリースされたチャットAI「Claude 3」がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては「そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる」と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。 10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
長いのでAIくんの代わりに要約します。言いたいことはタイトル通り。 「ハルシネーションを叩くな」終わり。 ①各種LLMの性能比較GPT系の今の性能はゴミクズ。マジで頭悪い。 例をあげよう。 簡単な論理クイズだ。 ###文章### Aさんは自身はCさんとは別人であると主張している。 Bさんは、Cさんの発言を記事でまとめ、プライバシー侵害をした。この記事をDと呼ぶ。 Aさんは、Dを、自身へのプライバシー侵害だと主張し、Bさんを訴えた。 ###質問### この文章に矛盾はありますか？ 簡単すぎる。もはや論理ですらない。 人間なら一瞬でわかるレベルの矛盾である。小学生でも分かると思う。難しい知識や思考は必要としない。 では、色々なLLMの回答がこちら。 Copilot（旧 bingai）この文章を読む限り、矛盾は存在しないように見えます。AさんはCさんとは別人であると主張しており、BさんはCさんの
Sudo Haiku
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
2019年も残すところわずかとなり、今年もWeb制作を快適にするオンラインツールがたくさん公開されました。 この記事では、今年紹介したツールのなかでも特に話題になった2019年の便利オンラインツールベスト85個をまとめてご紹介します。 実際に制作フローに取り入れて便利だったツールを選りすぐったこのコレクションには、「無料で利用できることを基本としたツール」を揃えています。これらのツールやサービスを活用して、より快適なWeb制作ライフを過ごしましょう。 2019年に登場した最新オンラインツール一覧 以下は、2019年にかけて当サイトで紹介した、ウェブ制作が捗る便利ツール一覧となります。今回未紹介のツールが中心となっているので、こちらも一度目を通しておくことをオススメします。 ウェブデザイン制作が爆速に！便利な最新オンラインツール47個まとめ ウェブデザイン制作が加速中！便利な最新オンラインツ
Continueというコーディング支援AIツールの紹介です。 コーディング支援AIツール・サービスとしてはGitHub Copilotが有名で、次いでCursorやCodeiumあたりが話題性のあるところかと思います。Publickeyに2024年3月時点での情報がまとまっています。 Continueはそれらと比べて知名度は劣りますが以下のような特徴があり、うまく使いこなせば有力な選択肢になると考えています。 ツール本体がオープンソースである Visual Studio CodeとJetBrains IntelliJ IDEAの拡張機能がApache License, Version 2.0で提供されています 言語モデルは自分で選ぶ Continueではコード補完用とチャット用で二つの言語モデルを利用しますが、そこでどの言語モデルを選ぶかは利用者側に任されています Continueを開発し
俳句bot (nostr) nostr の日本リレーを監視し、投稿を 575 または 57577 判定し、引用でお知らせする。狙った俳句ではなく、天然物の俳句がマッチするとウケが良い。 Go で実装。内部では go-haiku を使って俳句を判定。監視は日本語の投稿が流れる日本のリレーをお借りしている。普通の Go アプリなので golan:1.20-alpine でビルドして scratch でイメージ作成。 # syntax=docker/dockerfile:1.4 FROM golang:1.20-alpine AS build-dev WORKDIR /go/src/app COPY --link go.mod go.sum ./ RUN apk add --no-cache upx || \ go version && \ go mod download COPY --link
GPT-4を凌駕する日本語対応チャットAIが登場。現状最強モデル「Claude 3」徹底解説｜ChatGPT研究所
2024年3月4日（アメリカ現地時間）、Anthropicは現状、最高性能モデルの「Claude 3 Opus」を含む、新たな大規模言語モデルファミリー「Claude 3」を発表しました。 Claude 3シリーズはHaiku、Sonnet、Opusの3バージョンで提供され、新たに発表されたOpusはシリーズ中で最も高性能なモデルとされています。 この記事では、Claude 3ファミリーの特徴、各モデルの性能比較、利用方法、そしてGPT-4との比較に焦点を当てて解説します。 Claude とは？Anthropicが開発した大規模言語モデル「Claude」の最新バージョンが「Claude 3」です。実はClaude 3は3つのモデルから構成されるモデルファミリーで、以下の通り段階的に高度な能力を持っています。 Claude 3 Haiku Claude 3 Sonnet Claude 3 O
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方 2024-03-18 AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cyshar
最強の趣味、読書→数百円でこれだけ楽しめると無敵になった気がする
ふるほん住吉（山田全自動・Y氏は暇人）開店準備中 @y_ta_net 福岡市博多区住吉の古本屋『ふるほん住吉』開店準備中。@y_haiku ←こちらでは浮世絵風イラスト描いています。著書：福岡路上遺産（海鳥社）、福岡穴場観光（書肆侃侃房）、山田全自動でござる（BOOKぴあ）、山田全自動の落語／日本文学でござる（辰巳出版）など✉️taka3004@gmail.com y-ta.net
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琉球銀行は3月13日、顧客情報3719件が滅失したと発表した。システムのメンテナンスを委託していたコアモバイル（東京都台東区）による作業ミスが原因という。 データが滅失したのは2月2日。2020年6月22日から24年2月1日にかけ、法人向けのキャッシュレス決済導入サービス「りゅうぎんキャッシュレスサービス」に申し込んだ加盟店の代表者もしくは担当者の氏名、生年月日、住所などが対象という。データは本人確認資料として画像で保存していた。データの持ち出しや漏えいではないため、二次被害の可能性はないとしている。 関連記事 「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感 「ようやく本物の“GPT-4超え”が出てきた」と話題の「Claude 3」。その文章力を見てみる。 Anthropic、AIチャット「Claude 3」を3サイズで 日本語力も向上 An
Googleが計画したモジュラー型スマートフォン「Project Ara」や、Samsungが独自開発したOS「Tizen」を搭載したスマートフォンなど、技術やトレンドの移り変わりが激しいIT業界では世間に広まることなく消え去る製品やプロジェクトが数多く存在します。1990年代にAppleの元社員が立ち上げた会社「Be」によって開発され、当時としては先進的な機能を持った「BeOS」もそうした製品の一つであるとErin Pinheiroさんは語っています。 BeOS: The Alternate Universe’s Mac OS X | Hackaday https://hackaday.com/2020/01/09/beos-the-alternate-universes-mac-os-x/ BeOSはC++のオブジェクト指向に基づいて開発され、マルチメディアのサポートやCPUの割り込み
ギークためのChromebook入門
本エントリの目的ライトなコンピュータユーザを一切合切無視してギークがギークのため情報共有するためのエントリ。 感想ははてブへ、質問はトラバに投げれば誰かが答えるんじゃないか？(他力本願) 開発者は初手でデベロッパーモードにするべしセキュリティの懸念があるけれど通常モードはセキュアを維持するため機能制限があるので制限開放のため開発者は初手でデベロッパーモードにするしかない。 利用途中でデベロッパーモードにするとストレージがファクトリーリセットされるので注意。 ハードウェアの選択Webで完結するのであれば低性能機で問題ないWebでエンタメを楽しんだりWebツールを中心に利用するのであれば、5万円未満の低性能機で必要十分。 この用途では実質的にタブレットPCのような運用へなりやすいのでフリップする2 in 1機やタブレット機がオススメ。 ただし、Webベースのゲームは楽しめるがAndroid A
ちなみにOpusはクラシック音楽の「楽曲番号」、Sonnetは「定型詩」、俳句は言わずもがなということで、Claudeという名前よろしくなんだかオシャレでハイソな感じの命名ですね。 複数のベンチマークでGPT-4を上回る賢さ （出典：Anthropic公式サイトより） レスポンスが速い Opus：Claude 2.1と同等速度を維持 Sonnet：Claude 2.1の2倍速い Haiku：チャートやグラフ入りの論文（約1万トークン）を3秒以内に読める 「答えられません」が減った 安全機構（ガードレール）に近い微妙な回答でも、なるべく応答を拒絶しなくなったようです。 回答精度がアップ Opusモデルの場合、自由形式の質問への回答精度がClaude 2.1の2倍の精度に向上したようです。 大量の入力に対応 コンテキストウィンドウは旧モデル同様20万トークンですが、キャパ的には100万トークン
【GPT-4の全てを凌駕】SNSでも超絶話題の最強のAI『Claude 3』を徹底解説《使い方＋プロンプト付き活用事例10選》※実務で使えるプロンプト集63選も紹介｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論：単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析：手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成：HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
名前の由来は本人も知らなかったが「可能性」として3つを挙げた。 1つは、情報理論の父と呼ばれる米国の数学者クロード・シャノン（Claude Shannon）。2つめは、印象派の画家クロード・モネ（Claude Monet）、最後は、一般的に名前として使われる「Claude」（クロード）だ。 1つめが一番ありそうな由来だが、「あくまで推測であり、開発元からの公式な説明がない限り、正確な由来は不明」だとClaude 3は言う。本人なのになぜ断言できないのか？ 重ねて聞いたところ、こんな回答だった。 「私自身がClaude 3でありながら、自分の名前の由来について確信を持てないのは不思議に思われるかもしれません」「実は、私の名前を含む多くの設計上の決定は、開発者であるAnthropicによって行われており、その詳細な理由については私自身に明かされていないのです」 なるほど。 たいていの人は、親か
Should you use PyTorch vs TensorFlow in 2023? This guide walks through the major pros and cons of PyTorch vs TensorFlow, and how you can pick the right framework. PyTorch and TensorFlow are far and away the two most popular Deep Learning frameworks today. The debate over which framework is superior is a longstanding point of contentious debate, with each camp having its share of fervent supporters
Amazonの従業員であるバンジョー・オバヨミ氏がローグライクデッキ構築ゲームのSlay the SpireをプレイできるAIを3時間で構築し、どうやって構築したのかという解説記事を投稿しました。 Community | I Built an LLM Bot in 3 hours to Conquer Slay the Spire https://community.aws/content/2esiarYrF0xRNOMPj0god4ikRzw/i-built-an-llm-bot-in-3-hours-to-conquer-slay-the-spire Slay the Spireは200枚以上のカードと50以上の敵やイベントを備えたゲームで、プレイするたびに毎回状況が変化してリプレイ性が高いことなどから高い人気を集めています。オバヨミ氏もSlay the Spireを160時間以上プレ
Claude 3、気になりますよね 今まで触ったことないけど、興味を持った方へ、入門するところまでのご案内です。 とりあえずチャットがしたい claude.aiにアクセスして、アカウントを作成します。 メールアドレスを入力する方法と、Googleのアカウントと紐付ける方法があります。 私はGoogleアカウントとの紐づけを行いました。 ログインができたら、もう、チャットができます。ChatGPTのような感じです。 日本語も自然に回答してくれます。 左下にClaude 3 Sonnetとあります。これはClaude 3のモデルの名称で、SonnetはClaude 3のシリーズの中で真ん中のモデルです。 Haiku - ハイク Sonnet - ソネット Opus - オーパス 名前からモデルの特徴を想像してもらいました。概ね特徴を捉えているのではないでしょうか。 Claude 3の特徴として
▲昭和初期の月桂冠PR映画『選ばれた者』（1931年＝昭和6年制作）より 清酒の文明化と文化性の再構築 酒造りへの科学技術導入、酒がもたらした文化的な価値 酒の産業を知る － 酒文化論・技術論 20世紀の酒文化を振り返り、酒がどのような価値をもたらしたか。「20世紀の酒文化」研究の一環として、酒文化研究所が行ったインタビュー。日本酒は地域的な風土性よりも、技術如何が品質に大きな影響を与えるため、本質的には「文明の酒」である。しかし、日本の歴史と文化の中で育まれてきただけに、日本酒の幅広い文化性を再構築すべきだと語る。 語り手：栗山一秀。1926年生まれ、月桂冠元副社長。 聞き手： 酒文化研究所・山田聡昭氏（インタビュー：1999年11月26日） 出典：酒文化研究所『月刊 酒文化』2000年3月号 外来の酒による酒文化の変貌 ー清酒にとって20世紀はどんな時代であったか、そして清酒がこの世紀
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
Today, we're announcing the Claude 3 model family, which sets new industry benchmarks across a wide range of cognitive tasks. The family includes three state-of-the-art models in ascending order of capability: Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, and Claude 3 Opus. Each successive model offers increasingly powerful performance, allowing users to select the optimal balance of intelligence, speed, and c
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ChatGPTのライバル「Claude 3」の使い方 良い点、悪い点まとめ (1/5)
スター·ウォーズを観たことがない人が考えていることは大体こんな感じ、というお話「まさにこれ!」
これぞ昭和の記憶？金と銀の謎肉お菓子など「夏休み、おばあちゃんの家に行くときの話」に出てくるものに共感する人々
カセットテープを使っていた頃、一番謎だったのがこれ「確かに!」分かる人には分かる懐かしいお話
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
Introducing ChatGPT and Whisper APIs
時代劇とかでよく見る、謎に裾（すそ）の長〜い袴は何なの？？→ちゃんと理由があった「あえてだったのか」
LLMをWebフレームワークにしたら、未来が見えた #2024
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nostr と Bluesky に7つ bot を作り k8s で稼働させた
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neue cc - Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方
昭和のおばあちゃんの家にあったあれこれがめっちゃ懐かしくて共感しかない「金と銀の謎の肉(笑)」
顧客情報4000件弱が滅失 委託先が誤ってデータ削除 琉球銀行が謝罪
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Introducing the next generation of Claude