世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
GPT-4
We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin
銃に詳しくない人向け図・解説等まとめ｜Doe774
twitterやprivatterに投稿していたものをまとめました 思いついた時に加筆・増補・編集してます 「創作で銃を出したい（出す必要がある）が具体的にどのような銃を出せばいいのか、どう描けばいいか分からない」という層向けに、ひとつの切っ掛けや取っ掛かりになれば、という意図で書いたものです。 性質上、内容が重複したりして少し冗長になっている部分があります。 （また、全ての銃器を網羅することを目的としたものではありません） 創作で銃を出す場合、基本的には一般名詞の「拳銃」とか「ライフル」で充分だと思っていますが、通常はどういうデザインや性能が想定されるのか分かっていたほうが描きやすい場合もあると思うので、適宜調べて下さい ページが重いので、動画埋め込みを削除しリンクにした軽量版を作りました TL;DR向け早見表 通常は、「リボルバー」「拳銃」「ライフル」「マシンガン」「散弾銃」といった一
ブラウザレンダリングの仕組み
フロントエンド用語を100秒で解説するチャンネルを作りました！ よかったらチェックしてみてください！ はじめに 以前書いた記事「Webページがブラウザに表示されるまでに何が起こるのか？」で ブラウザレンダリングについて詳細に知りたいという意見をいただいたので、調べてまとめてみました。 全体図 レンダリングの大まかな流れです。 HTMLのダウンロード サーバから送られてきたHTMLをダウンロードします。 HTMLの解析 サーバから送られてきたHTMLファイルは、「0」と「1」でできたデータになっています。 ブラウザは、サーバから受け取ったデータをそのままHTMLとして解釈することはできないので、自分で扱うことができる形、つまりDOMに変換する必要があります。この作業を 解析 ( Parse ) と言います。 HTMLをダウンロードしたら、すぐにこの解析作業に入ります。作業は以下のようなステッ
【悪用厳禁】ChatGPTとGoogleDocsを連携して無限に記事を生成する方法（2.4万字）※GAS編集解説動画付き 3/7更新｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
最初にアカウントを作成する必要がありますが、メールアドレスを登録すれば数分で完了します。 メールの場合は認証作業が必要です。 1.2 シークレットキー作成 続いては、以下の画面から"create new secret key"をクリックすると自動で生成されます。 先ほどのこちらのリンクから以下のページへ飛べます。 https://beta.openai.com/account/api-keys シークレットキーをコピーして、別で保存しておきます。 一度OKで閉じると消えてしまうので、しっかりとメモにして残しておくことをおすすめします。 一応何度でも作成はできます。 1.3 料金体系 実は、OpenAIのAPIは無料ではありません。 なので、先ほどのシークレットキーは他人は教えないように！！！ 言語モデルによって料金が異なります。 大体1記事書くのに分量にもよりますが、数円くらいです。 また
AWSが生まれたのは、Amazonが経費削減のためにSunのサーバからHP/Linuxサーバへ切り替えたことがきっかけ。当時の社員が振り返る
AWSが生まれたのは、Amazonが経費削減のためにSunのサーバからHP/Linuxサーバへ切り替えたことがきっかけ。当時の社員が振り返る 1990年代後半に、米Yahoo!などに代表されるインターネット系企業の株が高騰したインターネットバブルが発生しました。 そのバブルが2000年前後にはじけると、ユーザー数の拡大を背景に資金調達をしてきた企業の多くが投資家からの資金を得られなくなり、行き詰まり始めます。 Amazon.comもそうした状況のなかで先行きを不安視された企業の1つでした。2001年4月の週刊東洋経済の記事には、最高値の10分の1程度にまで下がった株価のグラフとともに、「莫大な酸素（キャッシュ）を燃やし続けている」「2000年12月末時点で2000億円を超える債務超過だ」と記されています。 当時Amazon.comのデジタルメディア部門ディレクターであったDan Rose氏
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第一回：実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
本記事は、Engineering Manager Advent Calenderの１日目です。 はじめに エンジニアリングマネージャ(EM)と呼ばれる職務を設置する企業が増えてきました。 私たちの主催したイベントEOF2019でも700名近い方に参加していだき、また多くの方にご協力いただき成功裏に終わることができました。 EM Meetup/EM.FMなどのムーブメントの中心の一翼を担わせていただき、その高まりを感じる一方で不安も感じます。このエンジニアリングマネージャという職務は非常に多岐にわたるケースが存在していますし、必要だとされるスキルもまちまちです。そして、多くの場合、その企業のステージや状況ごとに求めるものは違います。また、求めていることを明文化することすらされていないケースも存在します。 このことから、エンジニアリングマネージメント自体が一時的な潮流として消費され、消えていっ
https://martinfowler.com/articles/branching-patterns.html 最新のソース管理システムには、ソースコードのブランチを簡単に作成できる強力なツールが用意されています。しかし、最終的にはこれらのブランチをマージしなければならず、多くのチームは混み合ったブランチに対処するのに膨大な時間を費やしています。複数の開発者の作業をインテグレーションし、本番リリースまでの道筋を整理することに集中して、チームが効果的にブランチを利用できるようにするためのパターンがいくつかあります。全体的なテーマとしては、ブランチを頻繁にインテグレーションし、最小限の労力で本番環境に展開できる健全なメインラインを作ることに注力すべきだということです。 ベースパターン ソースブランチング ✣ メインライン ✣ 健全なブランチ ✣ インテグレーションパターン メインラインイン
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
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
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
// Good: choose between two options as appropriate (see below). import * as ng from '@angular/core'; import {Foo} from './foo'; // Only when needed: default imports. import Button from 'Button'; // Sometimes needed to import libraries for their side effects: import 'jasmine'; import '@polymer/paper-button'; Import paths TypeScript code must use paths to import other TypeScript code. Paths may be r
【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
日々権限設計で頭を抱えてます。この苦悩が終わることは無いと思ってますが、新しい課題にぶつかっていくうちに最初のころの課題を忘れていきそうなので、現時点での自分の中でぐちゃぐちゃになっている情報をまとめようと思い、記事にしました。 所々で「メリット」「デメリット」に関連する情報がありますが、そのときそのときには色々と感じることがあっても、いざ記事にまとめるときに思い出せないものが多々ありました。フィードバックや自分の経験を思い出しながら随時更新する予定です。 TL;DR（長すぎて読みたくない） 想定する読者や前提知識 この記事での権限とは 権限の種類 ACL(Access Control List) RBAC(Role-Based Access Control) ABAC(Attribute-Based Access Control) どの権限モデルを採用するべきか 権限を適用する場面 機能
50 Paperclip People, 'Throw' (1994) 49 Zebra Katz feat. Njena Redd Foxxx, 'Ima Read (MikeQ & B. Ames Remix)' (2012) 48 Moodymann, 'Don’t You Want My Love' (2000) 47 KH (a.k.a. Four Tet), 'Only Human' (2019) 46 Azealia Banks feat. Lazy Jay, '212' (2011) 45 Diana Ross, 'I’m Coming Out' (1980) 44 Inner City, 'Good Life' (1988) 43 Gloria Gaynor, 'I Will Survive' (1978) 42 Nero, 'Promises' (2011) 41 Fr
こんにちは。DeployGateの藤﨑です。 仕事をしていると、とにかく考えて答えを出さないといけないことが数多くあります。すぐ思いついてアウトプットできることならいいのですが、大事なものは大体、どこから考え始めればいいのか分からないことだったり、なんとなく浮かんでいるんだけどうまく言語化できないものだったりします。 そんなときに、どうやってその状況を抜け出して、話を深めていくか。今日は、最近自分がやってみて、とても効果を感じられた手法について紹介します。 これまでの手法自分が考え事をする上で、まずやるのはテキストで書き出すということでした。何らか課題について考えるときは、ひたすら箇条書きで考えを書き出していくということをします。だいたいNotionにページを作って箇条書きでひたすら書き出しています。 それ以外だと、やはり紙とペンです。長年適当なコピー用紙→ノート→コンパクトなメモ…と移り
クリーンアーキテクチャ完全に理解した
clean_architecture.md 2020/5/31追記: 自分用のメモに書いていたつもりだったのですが、たくさんのスターを頂けてとても嬉しいです。 と同時に、書きかけで中途半端な状態のドキュメントをご覧いただくことになっており、大変心苦しく思っています。 このドキュメントを完成させるために、今後以下のような更新を予定しています。 TODO部分を埋める 書籍を基にした理論・原則パートと、実装例パートを分割 現在は4層のレイヤそれぞれごとに原則の確認→実装時の課題リスト→実装例という構成ですが、同じリポジトリへの言及箇所がバラバラになってしまう問題がありました。更新後は、実装時の課題リストを全て洗い出した後にまとめて実装を確認する構成とする予定です。 2021/1/22追記: パートの分割と、クリーンアーキテクチャという概念の定義について追記を行いました。大部分の実装例パートを中心
chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう（現在でもすでにありますけれど）。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感
GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit
はじめに 最近、Webの記事を見てるとReactだVue.jsばかりが上がっていてJSPやERBの話をしてる人は誰もいません。jQueryの記事ももちろん見ない。 つまり、Webだけ見る限りではほとんどの人がSPAを使ってるように見えます。 私はWeb界隈には居るもののどちらかというとバックエンド寄り、もっというとそもそもWebとか関係ない領域を見る事が多いので、ちょっとキャッチアップを兼ねていくつかの個人プロダクトにVue.jsを採用してみました。 jQueryくらいで頭が止まってたので。サーバサイドもマイクロサービスでAPI化が進んでるのでフロントもそれに合った技術を選ばないとですしね。 というわけで、今回はその中で得た知見というか、従来型のサーバサイドでのWeb開発をしていた人の視点でVue.jsをキャッチアップする流れで書いていきたいと思います。 まあ最終的な結論は正直「これすごく
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
A static site to link people to when their code is displaying Japanese wrong. View the Project on GitHub heistak/your-code-displays-japanese-wrong Why am I here? If someone gave you a link to this page, that person probably thinks your code displays Japanese wrong. In short, from a native Japanese eye, yѳur ҭєxҭ lѳѳκs κιnd ѳf lικє ҭЋιs. This page will give you a brief description of the glyph appe
This is the second 3D model of Nausicaa. This time I created Nausicaa in Toxic Jungle. I hope you feel the atmosphere of Toxic Jungle. My project is still going on.....
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】｜ChatGPT研究所
元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ！' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop
GoogleのAI研究チームであるGoogle AIが、低解像度画像にあえてノイズを追加して「純粋なノイズ」になるまで加工し、そこから高解像度画像を生成する「diffusion model(拡散モデル)」という手法を改善する新たなアプローチを発表しました。「画質の悪い低解像度画像から高解像度画像を生成する技術」には、古い写真の復元から医療用画像の改善まで幅広い用途が想定され、機械学習の活躍が期待されているタスクの1つです。 Google AI Blog: High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html Enhance! Google researchers detail new m
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
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
お知らせ 2022年初頭に本記事を元にしたAWS書籍が技術評論社より全国出版決定いたしました。 関係者各位のご協力に深く感謝いたします。 タイトル：AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ 本書籍出版までの制作プロセス、チーム執筆の方法論などをまとめました チームで技術書を出版して学べた共同執筆メソッド はじめに インフラ初学者がAWSを用いた設計・構築レベルに到達するため、学習の全体像をロードマップ図にまとめました。 背景 パブリッククラウド全盛期においてAWSは全エンジニアにとって「常識」となりました。 しかしながら、情報過多によってAWS学習に必要な情報がネット上のノイズに埋もれてしまい、初学者の直感による判断が誤った学習に行き着くこともあります。 このロードマップはAWS学習の全体像を俯瞰でき、パブリッククラウドを用いた設計・構築レベルに到達するまで導く体系的なス
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
Hajime Kinoko @Shibarijp 縛るより、結ぶ事を大切に。I am a Rope artist🇯🇵 lesson,buy art,want model,work with me→DM📩 縛り 緊縛 Shibari 中日ドラゴンズ 師匠・夢子先生 / 先生・雪村先生、神凪先生。一縄緊縛教室・東京、福岡、神戸、札幌 shopshibari.shop-pro.jp Tokyo Fashion @TokyoFashion Today in Tokyo's famous Harajuku neighborhood, Japanese rope artist/kinbaku master Hajime Kinoko (@shibarijp) suspended five women from the outside of a building using Shibari - a
台風の備えは万全ですかみなさん？ 今日はみんな大好きスポニチの記事。 米国内の気象専門家からは「存在しない6に相当する」という意見も出始めている。 （中略） あまりに急速に発達したため、最初にあった台風の目の周囲に“2つめの目”ができたことが確認されており、進路になっている日本にとっては脅威をもたらす存在になりそうだ。 地球史上最大級か？ 台風19号の勢力に世界が注目 衛星写真に騒然（スポニチアネックス） - Yahoo!ニュース 「地球史上最大級」「２つめの目」「存在しない６」など、みなさんの心をくすぐるワードで盛り上がっているようですが、スポニチですよスポニチ。ちょっと落ち着いて読み込んでいきましょうよ。 【目次】 「カテゴリー５」はいつになるか カテゴリー６は今回の台風のことではない ２つの目をもつ台風は珍しいのか 急速に発達していることは正しい 今日のまとめ ＊＊＊ 「カテゴリー５
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アプリケーションにおける権限設計の課題 - kenfdev’s blog
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ChatGPT と結城浩の対話（矛盾や反復を含んだ対話によってAIと人間の識別は行えるか）
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Your code displays Japanese wrong
Nausicaa in Toxic Jungle - 3D model by Granicoph
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
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【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
Googleが「ガビガビの低解像度画像を高解像度画像に変換するAIモデル」の性能を改善、人間が判別できないレベルに
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原宿で建物の外に女性5人を吊るす野外緊縛アートが公開される「現場猫真っ青案件」「凄く綺麗で素晴らしい」
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