tomonori13のブックマーク (2,030)

  • 実務で生成AIサービスを開発してわかったこと

    生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な

    実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
  • YouTubeでみれるライブカメラ映像まとめ【作業用BGMにも】 | オモコロブロス!

    YouTubeでみれる日海外のライブカメラ映像をまとめました。動物の癒し映像から、宇宙の絶景まで盛りだくさん!【作業用BGMにも】 こんにちは、ライターの松岡です。 みなさんは自宅のリンビングでくつろいでいる時、どんな映像をテレビで見ていますか? 僕はケーブルテレビ「イッツコムチャンネル」で放送している、二子玉川の河川敷などを映すライブカメラの映像をよく見ています。 自宅にいながらリアルタイムで様々な場所の景色や様子を見るのは、地味に楽しいですよね。 今回はYouTubeでみれる、オススメのライブカメラ映像を紹介します! 鳥羽水族館 ラッコ水槽ライブカメラ 2頭のラッコが水槽で気持ちよさそうに泳いでいたり、のんびりしている様子が癒されます。 24時間配信をしているので、隙間時間にみて楽しむこともできますよ! 同じチャンネルで定期的に「ラッコのお事タイム」をライブ配信しているので、そち

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  • 専門性の高いデータの読み解きをLLMでスケールさせよう | CyberAgent Developers Blog

    こんにちは.協業リテールメディアdivでデータサイエンティストをしています須ヶ﨑です.日はLLMを用いて専門性の高いデータを読み解くというトピックをご紹介します. また,実際にオープンデータである気象データと,NYCタクシーデータを読み解く例をご紹介します. 専門性の高いデータの読み解きがスケールする嬉しさ 今回の記事での「専門性の高いデータ」とは,気象データや株価推移,POSデータ,時系列行動データ,車の運転データ,センサーデータなど,データ自体が直感的に理解しにくく,理解するためには一定の分析,及び,その読み解きを必要とするようなデータを指しています. さまざまなビジネスにおいて,色々な分野のデータが当たり前に集められるようになり,データの価値やその活用がとても重視されるようになってきています.これらのデータを基軸としたデータ分析によって、顧客のニーズを的確に把握し、効果的なマーケテ

    専門性の高いデータの読み解きをLLMでスケールさせよう | CyberAgent Developers Blog
  • 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

    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

    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
  • LINEみらい財団「これからのデジタル社会で生きる力を養う」

    情報モラル教育教材「SNSノート(情報モラル編)」を 全国の学校での授業活用を目的に開発、無償提供 2018.09.26 その他の取り組み 情報モラル教育 お知らせ ※取り組みは現在、LINE株式会社から一般財団法人LINEみらい財団に移管しています。 LINE株式会社は、2020年度以降の新学習指導要領の全面実施に向け、全国の地域や学校で、児童・生徒が発達段階に応じて体系的に情報モラルを学習できるように、新教材「SNSノート(情報モラル編)」を開発し、無償で提供いたします。 教材は、東京都教育委員会とLINEで共同開発した「SNS東京ノート」(※1)のエッセンスを取り入れました。東京都内の16校の教員と児童・生徒に実施した「SNS東京ノート」の効果測定(※2)では、教員の85%が「情報モラル教育として適切である」、74%が「授業で使いやすい教材である」と評価。小学生~中学生の80%以

    LINEみらい財団「これからのデジタル社会で生きる力を養う」
  • 令和時代の API 実装のベースプラクティスと CSRF 対策 | blog.jxck.io

    Intro CSRF という古の攻撃がある。この攻撃を「古(いにしえ)」のものにすることができたプラットフォームの進化の背景を、「Cookie が SameSite Lax by Default になったからだ」という解説を見ることがある。 確かに、現実的にそれによって攻撃の成立は難しくなり、救われているサービスもある。しかし、それはプラットフォームが用意した対策の質から言うと、解釈が少しずれていると言えるだろう。 今回は、「CSRF がどうして成立していたのか」を振り返ることで、当にプラットフォームに足りていなかったものと、それを補っていった経緯、当にすべき対策は何であるかを解説していく。 結果として見えてくるのは、今サービスを実装する上での「ベース」(not ベスト)となるプラクティスだと筆者は考えている。 CSRF 成立の条件 例えば、攻撃者が用意した attack.examp

    令和時代の API 実装のベースプラクティスと CSRF 対策 | blog.jxck.io
  • Googleが開発した画像分類タスクが可能な機械学習モデル「Vision Transformers」の仕組みとは?

    Google機械学習モデル「Transformer」は、データを時系列に処理しなくても、自然言語などのデータを翻訳やテキスト要約することが可能で、ChatGPTなどの自然な会話が可能なチャットAIのベースとなっています。また、Transformerの手法を画像分野に応用したモデルが「Vision Transformer」です。ソフトウェアエンジニアのデニス・タープ氏が、「Vision Transformer」のコンポーネントがどのように機能し、データはどのような流れをたどるのか、ビジュアル化して解説しています A Visual Guide to Vision Transformers | MDTURP https://blog.mdturp.ch/posts/2024-04-05-visual_guide_to_vision_transformer.html 0:はじめに 前提として、T

    Googleが開発した画像分類タスクが可能な機械学習モデル「Vision Transformers」の仕組みとは?
  • 僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)

    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

    僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
  • Notionがただのメモ帳になっている人に教えたい。可能性を引き出す使い方6選 | ライフハッカー・ジャパン

    三井住友カード ゴールド(NL)のデメリットは?メリットない・いらないは勘違い【年会費無料になる100万円修行のコツ】

    Notionがただのメモ帳になっている人に教えたい。可能性を引き出す使い方6選 | ライフハッカー・ジャパン
  • ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される

    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

    ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
  • 「これ以上の名古屋飯ガイドはないのでは」名大消化器外科が学会のために作成した飲食店案内のクオリティが高すぎる - Togetter

    オルト @oooooooorrt 友人から教えて貰った名大消化器外科作成の名古屋飯ガイドのクオリティが高過ぎて笑った。外科学会に合わせて1回限りになるのもなんなので、勝手ながら有効活用しよう jp.jssoc.or.jp/jss124/kodelin… 2024-04-10 16:48:48

    「これ以上の名古屋飯ガイドはないのでは」名大消化器外科が学会のために作成した飲食店案内のクオリティが高すぎる - Togetter
  • 欧州の電力市場で何が起きているか

    考えをまとめるために書いているので長くなってしまった。 なので最初にChat GPT要約をおいとく。 要約欧州の再生可能エネルギーは投資が好調: 投資が集中している状況、特に施設の製造、建設、運営の分野の安定が大きい公的補助の縮小により再エネ施設の耐用年数が延長される→安定した資金調達につながっている 対して、既存電源は相対的に投資が集まらない。 欧州での原子力発電所新設計画への投資が集まらない 再生可能エネルギーの台頭に、原子力発電は構造的に対応が困難フランスの原子力発電所の採算割れ問題再生可能エネルギーと同じ構造を持つのに、再エネの低い限界費用に対抗できず日の状況と対策: 電力市場の安定化だけ見ればこのまま致命的な破綻には至らない。しかし国際競争力が落ちる。 安い電力になる再生可能エネルギーへのシフトは不可避。エネルギーコスト削減の必要性と、それに向けた対策の重要性。 再エネ以外に投

    欧州の電力市場で何が起きているか
  • 「伏線回収の仕方がエグすぎて脳汁止まらなくなる映画を教えてください」にオススメ映画続々 「TENET」「プリデスティネーション」他

    ジョン・デイビッド・ワシントン,ロバート・パティンソン,エリザベス・デビッキ,ケネス・ブラナー,クリストファー・ノーラン,トーマス・ヘイスリップ,エマ・トーマス おねむ @ou6wn 個人的ベストノーランはこれ。SFに見せ掛けた壮大な友情物語。インセプション以上の設定とかあるのか?と思っていたが、テネットは伏線回収という意味ではノーラン史上最高だと思う。2回目視聴が番なので2回観るべし。1回目よりも2回目の視聴時に、ニールのこの笑顔の所でうわああぁぁぁぁってなる。 x.com/thevagabond199… 2024-04-09 22:37:29

    「伏線回収の仕方がエグすぎて脳汁止まらなくなる映画を教えてください」にオススメ映画続々 「TENET」「プリデスティネーション」他
  • 「ダークパターン」とは?7つの類型を解説/企業30社 独自アンケート - クローズアップ現代 取材ノート - NHK みんなでプラス

    うそのカウントダウンタイマーや、在庫が少ない、需要が高いなどの表示。 画像では、カウントダウンタイマーや「今だけ」の表示で焦らせて「今買わなければ」という気持ちに追い込んでいます。 今回私たちは、企業の間ではダークパターンがどのように認識されていて、どのような対策を取っているのか、現状を把握するために独自にアンケート調査を行いました。 調査は、武蔵野美術大学の長谷川敦士教授の監修のもとで行い、ダークパターンが使用されることの多い6つのジャンル(ネットショッピング、旅行予約サービス、飲店予約サービス、動画配信サービス、音楽配信サービス、電子コミック配信サービス)について、利用者の多い5つのサービス、あわせて30のサービスを対象にしました(利用者数については、ニールセンとICT総研の調査を元にしています)。このうち、16のサービスの運営企業から回答がありました(回答率は53%)。 回答した企

    「ダークパターン」とは?7つの類型を解説/企業30社 独自アンケート - クローズアップ現代 取材ノート - NHK みんなでプラス
  • Macで使用中のアプリのショートカットキーを一覧表示してくれるユーティリティ「KeyCluCask」が、macOSのキーボードショートカットの表示に対応。

    Macで使用中のアプリのショートカットキーを一覧表示してくれるユーティリティ「KeyCluCask」が、macOSのキーボードショートカットの表示に対応しています。詳細は以下から。 KeyCluCask(KeyClu)はKeyCueやCheatSheetが有料/開発終了したことから、Travian Games GmbHでソフトウェアエンジニアを務めるSergi Tatarenkov(Anze)さんがオープンソースで開発を開始したショートカットキーのチートシートアプリで、Macで使用中のアプリのショートカットキーの一覧を表示してくれる機能がありますが、このKeyCluCaskがmacOSのキーボードショートカットの表示に対応しています。 added possibility to list macOS Keyboard Shortcuts (Integrations section) リリース

    Macで使用中のアプリのショートカットキーを一覧表示してくれるユーティリティ「KeyCluCask」が、macOSのキーボードショートカットの表示に対応。
  • 中学生でもわかる深層学習

    第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識/自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)

    中学生でもわかる深層学習
  • LLMの現在 - Speaker Deck

    今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

    LLMの現在 - Speaker Deck
  • Sakana AI

    概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes (モデルマージの進化的最適化)」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合(マージ)して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既

    Sakana AI
  • 無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に/「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始

    無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に/「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始:週末の「気になるニュース」一気読み!(1/3 ページ)

    無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に/「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始
  • 【タスク管理術】Notionで全ての仕事を管理する方法を徹底解説

    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

    【タスク管理術】Notionで全ての仕事を管理する方法を徹底解説