初めに 私は独学でプログラミングその他について勉強をしていますが、基本的に知識を得るために金はかけません。調べれば何とかなるので。 私がプログラミングを始めるにあたって自分に投資したものは安いノートパソコンとマウスのみで合計金額は14600円（ノートパソコン14000円、マウス600円）ですね。 もちろんいいものはお金をかけなければ手に入りません。しかし、いいものというのはある程度のレベルにならなくては持っていても意味がほとんどないと思います。 実際にプログラミングの勉強を独学で始めると、なかなか教材を見つけることができず、え？こんないいサイトあったの！？もうちょっと早く見つけときゃあよかった！というものがめっちゃありましたので、これから独学でプログラミングの勉強をしたいという方に向けて、少しでもお役に立てたらと、紹介をしたいと思います。 というわけで、今回は私が感謝する神サイトおよびその
人はミスをする。これは当たり前のことだ。 だからミスしないように準備をするし、仮にミスしたとしても、トラブルにならないように防護策を立てておく。人命に関わるような重大なトラブルになるのであれば、対策は何重にもなるだろう。 個人的なミスが、ただ一つの「原因→結果」として重大な事故に直結したなら分かりやすいが、現実としてありえない。ミスを事故に至らしめた連鎖や、それを生み出した背景を無視して、「個人」を糾弾することは公正なのか？ 例えば、米国における医療ミスによる死亡者数は、年間40万人以上と推計されている（※1）。イギリスでは年間3万4千人もの患者がヒューマンエラーによって死亡している(※2）。 回避できたにもかかわらず死亡させた原因として、誤診や投薬ミス、手術中の外傷、手術部位の取り違え、輸血ミス、術後合併症など多岐にわたる。数字だけで見るならば、米国の三大死因は、「心疾患」「がん」そして
理解が進んで記憶が定着！ 「コーネル式ノート術」で「資格試験勉強」がかなりはかどる - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
あなたは資格試験の勉強をするとき、ノートをとっていますか？ 難なくノートをとっている方がいる一方で、「わざわざノートをとっていたら時間がかかりそう。勉強の効率が落ちるのではないか……」「いざやってみると、紙面がぐちゃぐちゃになりがち。こんなノートでは意味がなさそう」とお悩みの方も多いでしょう。 そこで今回、そんなお悩みを解消でき、資格試験の勉強にもってこいな「コーネル式ノート術」をご紹介します。筆者の実践模様や感想も詳しくお伝えしますので、ぜひ最後までご一読ください！ 【ライタープロフィール】 こばやしまほ 大学では法学部で憲法・法政策論を専攻。2級FP技能検定に合格するなど、資格勉強の経験も豊富。損害保険会社での勤務を通じ、正確かつ迅速な対応を数多く求められた経験から、思考法やタイムマネジメントなどの効率的な仕事術に大変関心が高く、日々情報収集に努めている。 「コーネル式ノート術」とは
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
「英語講師の話す英語はわかるのに、ネイティブ同士の会話が聞き取れない」 「映画を英語字幕付きで見ていても、同じことを役者が話しているように聞こえない」 ある程度の英語力があるにも関わらず、ネイティブの話す英語が聞き取りにくく感じてしまう原因のひとつにリエゾン（リンキング）があります。 リエゾンとは言葉の音声変化のことで、ネイティブスピーカーの英語では自然に発生しています。 このリエゾンを意識できると、相手の英語がぐっと聞き取りやすくなるばかりか、自分でもスピーキングのときにより自然な発音ができるようになりますよ。 しっかりリエゾンを身につけて、リスニングもスピーキングも、自信を持ってできるようになりましょう！ 執筆者：Lin 小4までアメリカの現地校に通い、帰国後は「英語はネイティブ並みでしょう？」という周囲の誤解とプレッシャーゆえに、英語の勉強から遠ざかった過去あり。中途半端な英語力にコ
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
セキュリティエンジニアとして就職してからそろそろ3年経ちます。独断と偏見に基づき、IT初心者・セキュリティ初心者・セキュリティエンジニアの3つの時期に分け、費用対効果の良い勉強法を紹介していきたいと思います。 セキュリティエンジニアとは 「セキュリティエンジニア」という言葉は範囲が広いですが、私が今回記載する内容は脆弱性診断やペネトレーションテストに寄った内容となっています。インシデント対応やアナリスト業務などは専門ではないので、あくまで診断系の人が書いているということをご認識おきください。 そもそもセキュリティエンジニアにどのような職種が含まれるかはラックさんが分かりやすい資料を出しているのでそちらをご覧ください(サイバーセキュリティ仕事ファイル 1、サイバーセキュリティ仕事ファイル 2)。 IT初心者時代 セキュリティを学ぶ以前に基礎となるITを学ぶ時代を考えます。 学校教育 学生の場
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
能力が高い人は「自分の本心」をよく知っている。成長するために書き出してみるといい意外なもの - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
自分のなかにある、ぼんやりとした夢や希望の存在はわかっていても、あらためて「あなたは何をやりたいのか」「今後どうなりたいのか？」と尋ねられると、明確な答えを返せない……。そんな経験はありますか？ 筆者の場合は過去にそう聞かれたとき、ハッキリと答えることができませんでした。しかも、いまだに同じ状況だと気がついたのです。 そこで、いますぐ自分の “こうしたい” を探り、ハッキリさせてみることに。すると、自分の “こうしたい” がわかっただけでなく、成長のヒントが隠れている意外な場所もわかりました。その内容を詳しく説明しましょう。 【ライタープロフィール】 STUDY HACKER 編集部 「STUDY HACKER」は、これからの学びを考える、勉強法のハッキングメディアです。「STUDY SMART」をコンセプトに、2014年のサイトオープン以後、効率的な勉強法 / 記憶に残るノート術 / 脳
ポッドキャストはリスナーの存在が見えづらいらしく聴いてるとアピールしないと更新停止してしまいがちなので定期的に感想を書いていく 聴く環境について ポッドキャストの探し方 BUSINESS WARS / ビジネスウォーズ News Connect あなたと経済をつなぐ5分間 #ニュースコネクト Off Topic // オフトピック fukabori.fm バンクーバーのえんじに屋 texta.fm プログラム雑談 Misreading Chat mozaic.fm kkeethのエンジニア雑談チャンネル 購読一覧 聴く環境について クライアントはGoogle Podcastを使っているんですけど終了してしまうし*1最近はSpotifyに誘導されがちなので、今後移行先をどうしようか迷っている そもそもGoogle Podcastの購読一覧ってどこから見るんだろうと疑問だったが、https:/
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
小山田圭吾×荻上チキ 東京オリパラ騒動から2年…小山田圭吾は何を思い、考えたのか〜いじめ、メディア、キャンセル - wezzy｜ウェジー
東京2020オリンピック・パラリンピックの開催が差し迫った2021年7月19日に、ミュージシャンの小山田圭吾さんが開会式の楽曲制作担当の辞任を発表した。これまでもインターネット上で言及されてきた、雑誌のインタビュー記事での「いじめ発言」が改めて問題視されたことを受けてのものだった。それから約二ヶ月後の9月17日には小山田さんの公式サイトに、いじめ発言が掲載された雑誌記事の背景や現在の心境、謝罪などが書かれた「【いじめに関するインタビュー記事についてのお詫びと経緯説明】」が掲載され、2022年5月25日に活動再開が発表された。 本記事は、小山田さんと評論家・荻上チキさんとの対談である。小山田さんの当時の心境や出来事を伺うとともに、NPO「ストップいじめ！ナビ」の理事を務める荻上さんにいじめ問題の知見をお話しいただいている。またメディアやSNSを中心としたインターネット上での反応も含めた一連の
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
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
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
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
食品添加物の中でもなぜか嫌われるランキング上位の「乳化剤」について今回は語ろう。 思うに、乳化って一番理解出来ないから嫌われてるんじゃないのかなと思ってるんだよね（偏見）。よくある論調が↓に示すようなやつ。そこら辺のヤフー知恵袋から拾ってきた。 乳化剤は種類が多くあらゆる加工食品に使用されています。 実体は洗剤の界面活性剤と同じ成分ですが、 これほど有害であっても害は業界によって隠されています。 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q11266853236 なんていうか、真実が2割くらい入ってるのがまたやらしいところ。 あ、8割は嘘なんですけど。 そんなわけでこのエントリでは、そもそも界面とは？ 乳化剤とは？ 乳化とは？ というところを語っていきたいと思う。 ・そもそも「界面」ってなんなの？ 「界面活性剤」の良く
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
これまでも「なぜ低学力のフィンランドが１位になったのか？」や「まだまだ続くフィンランドの学校教育崩壊」「教育大国フィンランドで若者の学校襲撃が止まらない」等々のブログ記事で、フィンランドの子供達の学力の低さ、うまくいっていない教育の現実などについて書いてきましたが、ここ数年、フィンランド国内でも自国の教育に関して肯定的な報道はほぼ消滅し、否定的なレポートや記事ばかりになっています。 そしてとうとうフィンランド教育文化省が、過去２０年の学校教育を否定するレポートを発表しました。今回はそれを紹介します。 フィンランド教育文化省のショッキングなレポート今年（２０２３年）１月、フィンランド教育文化省は、過去数十年に亘る教育・文化分野での進展を概観する Bildung Reviewというレポートを発表しました。以下は同レポートの英語版サマリーです。 このレポートがカバーする分野は、フィンランドの教育
プリウス開発に見るアジャイル開発要素と今時の進め方：続編 / The Agile Development Elements and Current Approach as Seen in Prius Development: Sequel
弊社の伝説の開発のひとつ、スクラムの源流でもある、初代プリウスについて、当時の開発者たちが語る熱く、時には洩れる本音のトークを紹介します。また日本を代表するアジャイルコーチの皆さんと、温故知新の心構えでこれらを分析しました。開発者たちのトークに、いくつかの共通ワードが存在し、それがスクラムの源流と繋がっている所まで整理できたので解説します。更に、変化の時代、環境変化に対し、ハードウェア開発をどう進めるべきか？ いまどきの取り組みを現場の開発者たちの声と共にお届けいたします。本内容は、スクフェス三河「初代プリウスにみるアジャイル開発の要素と現代の環境での進め方について」の続編という位置付けになります。 / We will introduce passionate and occasionally candid discussions by the developers of our lege
はじめに 今回は無料で公開されているエンジニア向け修資料をまとめました。 資料の作り方も勉強になるので「勉強会で登壇している人」「企業の研修担当の人」にも参考にしてほしい内容になっています。 記事の主な対象者 研修資料を網羅的に見たい人 エンジニア初心者から中級者 研修資料の作成をしていきたい人 MIXI23卒新人研修 毎年更新をしているMIXIさんの資料は量と質が凄いです。各資料において、動画による解説もついているので、初心者でも理解しやすい構成になっています。 2023年版のMIXIさんの研修資料は下記の内容が学べます Git研修 データベース研修 設計・テスト研修 コンテナ研修 iOSアプリ開発研修 Androidアプリ開発研修 フロントエンド研修 ゲーム開発研修 Flutter研修 AI研修 セキュリティー研修 インシデントハンドリング研修 チーム開発研修 GMOペパボ GMOペパ
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
誰でもわかる強化学習
本資料は，東京大学松尾研究室で開催された強化学習セミナーの講義資料をもとに，講演目的でより初学者向けに内容を調整したものです．特に強化学習で最も基本的かつ最重要手法であるQ学習や，それの深層強化学習版のDQN（Deep Q-Network）を中心に解説しています. 昨今，ChatGPT等の大規模言語モデル（LLM）の開発に強化学習が使用（RLHF等）され，さらに強化学習をLLMに本格的に組み込んだAI（ GoogleのGemini，OpenAIのQ*等）の出現が予想されることから，�強化学習の知識の普及のため公開しました.
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
OSはどうやってP-coreとE-coreを使い分けているのか - Blog posts by @retrage
Alder Lake以降のIntel CPUでは、P-coreとE-coreの2種類のコアが搭載されている。 P-coreは性能重視、E-coreは省電力重視という位置づけで、OSがうまくこれらのコアを使い分けることで、消費電力と性能の両立が図られている。 ここまでの話は広く知られているが、実際にどのようにしてOSに対してコアの使い分けをさせているのかの実装レベルでの解説は (少なくとも日本語では) ほぼ存在しないようなので調べてみた。 OSから見たP-coreとE-core OSの役割の一つとしてプロセススケジューリングがあり、どのプロセスをいつどれぐらいの期間どのCPUコアで実行するかを決める。OSができるだけ効率よくプロセスをスケジューリングするためには、CPUコアの性能や消費電力の違いを考慮したスケジューリングが必要になる。そこで、Intel CPUではOSに対して次の2つの情報を
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
PayPayカードのメリット・デメリット|怖いと言われる理由と評判レビュー。ゴールドと一般どっちがおすすめ?
現在，34個掲載(一部執筆途中) よかったらData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Prompting 2022年〜
Adobe Firefly で生成PdMむけの記事でこのような記事がある。 「プロダクトマネージャーこそ、戦略的に読書せよ！」── 最短で成果を出すための読書地図 (1/6)|ProductZine（プロダクトジン） これのエンジニア向けの記事がないかなと思っていたがなさそうだったので作ろうと思った。しかし客観的な視点でこれがおすすめというのは難しいので自分が参考になったと思った本を家の本棚を見ながらまずは100冊リストアップしてみた。 紹介する本は10年読まれていたり、近年発売のものであれば10年後にも読まれているだろうというものを選ぶようにしている。個別のプログラミング言語やフレームワークなどの本はバージョンアップに追随ができないことが多いので選んでいない。 入門本プリンシプル オブ プログラミングリーダブルコード定番中の定番。おそらくこの2冊はあちらこちらで紹介されている。とりあえず
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
Ryzenはゲーム用CPUとしては特に問題ないのだが、 ソフトウェア開発においてはIntelのCPUに比べて不便なポイントがいくつかある。 日々業務で使っていてあまりにもストレスが溜まるので、CPUをIntel Core i7に変更した。 このマシンは8年前に組んだ自作PC なのだが、使っていて不便を感じたパーツを差し替え続けた結果、 今回のアップデートで全てのパーツが当時とは違うものに変わったため、 それぞれ古い方のパーツで不便だったポイントなどを紹介したい。 仕事で使う自作PC 社内のサービスをいじる時は会社から貸与されているM1 MacBook Proを使うのだが、このマシンは不便である。 Rubyのビルドは自分のLinuxのマシンに比べ2倍以上遅いし、Reverse Debuggingができるデバッガが存在しないし、 慣れたツールであるLinux perfも使えないし、Podman
1. はじめに こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」でエンジニアをしております小林です！ 皆さんは英語学習に取り組んでいらっしゃいますか？エンジニアとして技術ドキュメントや国際カンファレンスの動画等で英語に触れる機会があると思います。また、技術的なスキルはあるが、英語を話すことが苦手な場合、将来的に市場でどう評価されているかの動向も気になるところです。 最新の2023年度の報告によると、世界的にITエンジニアの給与が上昇している一方、日本では前年比USドルベースで5.9%減少、現地通貨（円）ベースでもわずか0.4%増加に留まっています。残念ながら、世界と比較した時に日本の給与の優位性がなかった一年となりました。今後もこの差が開く一方であれば、個人や企業が国際市場で競争力を保つために、英語能力の向上も必要になる機会が高まっていくことを示唆しています。 しかし、「英語力を伸
「英語を何年も勉強しているけれど、中級レベルからなかなか伸びない……」 「英語の中級者から上級者になるには、どうすれば良いの？」 一生懸命英語学習に取り組んできたのに、中級レベルで伸び悩みを感じている方は多いでしょう。 ある程度は英語でコミュニケーションがとれていても、ふとした瞬間に自分の英語力の足りなさを痛感し、モチベーションが下がってしまった経験があるかもしれません。 ですが、早々に諦めてしまってはもったいないです。この記事を読みに来たあなたは、心のどこかで「もっと上手になりたい！」という意欲がある証拠。 意欲がある限り、まだまだ英語が伸びる可能性は十分にあります。 この記事では英語中級者の英語力が伸び悩む原因と、中級者の壁を破って上級レベルにステップアップしていくための方法をお伝えしてきます。 目標を高く持って、効率よく中級から上級レベルへと英語力を上げていきましょう！ 執筆者：Li
24/1/28 「生成AIの『学習』は学術用語だ」ということをそろそろちゃんと説明した方がいい - LWのサイゼリヤ
お題箱から 797.生成aiについて無知なので質問です 下記のように学習元画像を合成したかのような元画像がでることから合成ツールと主張する人がいますが、実際に生成aiは合成ツールなのでしょうか？ https://x.com/r18rensyu/status/1745959957990965624?s=61 これ去年の今ぐらいまでなら学習してるから合成ではない論はまだ通用したかもしれないけど、明らかに学習元となる画像がポンポン出るようになってきてしまって正体は引用合成ツールだったのがバレちゃったんだよね。 https://t.co/e367C2DqWl — リハビリ用 (@r18rensyu) 2024年1月13日 質問に対する答えは「依然として生成AIは合成ではなく学習を行っている」で、このツイートは100%誤りです。「塩水を沸騰させると砂糖水になる」と同じレベルの端的な誤りで、議論の余地
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
はじめに 本記事では無料で公開されている企業のエンジニア向け研修資料をまとめました。 近年では、多くの企業が新人向けの研修資料を公開しています。これらの資料は内容が充実しており、初心者から中級者まで幅広いレベルの学びを得ることができます。さらに、資料の作り方も参考になるため、勉強会で発表する人や企業の研修担当者にとっても貴重な情報源となっています。 本記事では様々な企業のエンジニア向け研修資料をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください！ 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。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を幅広く確認したい方 エンジニアとして初級から中級レベルの方 独学で学んでいる方 今後研修資料
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
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ミスを責めるとミスが増え、自己正当化がミスを再発する『失敗の科学』
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