もし明日、上司に「GPT-4を作れ」と言われたら？ Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」
オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？ ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意
絡み合うSaaSプロダクトのマイクロサービスアーキテクチャ | LayerX
業務フローをなめらかにするために絡み合う複数プロダクトに、マイクロサービスならどう向き合うかの話です。LayerXのバクラクシリーズの話です。 完璧な設計＆アプローチとかではなく、現実にあったケーススタディとして、優しく見ていただけると幸いです。
最近の業務での AWS サーバーレス開発を振り返ってみた | DevelopersIO
AWS Lambda を使用した Web アプリケーションの開発プロジェクトで、バックエンド・フロントエンド・インフラを一貫して開発をしてきました。 改めてどのように開発をしていたのか、使った技術スタックや各サービスをどのように活用したかを整理したいと思い記事にしました。今後サーバーレス開発を行う際の技術選定の参考にしていただければ幸いです。 前提 Web アプリケーションです。 管理画面用の内部 Web API、外部のサービスと連携するための外部 Web API があります。 処理としてはリソースの CRUD がメインです。 管理画面は SPA で、バックエンドの Web API にリクエストします。 開発メンバーは 4 人ほどで、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアといった区分けはしていませんでした。 機能ごとにメンバー全員がバックエンドからフロントエンドまでを一気通貫で実
RDBのデータモデリング・テーブル設計の際に参考にしている考え方と資料
はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
先輩が客先データ3万件吹っ飛ばした後音信不通になってしまい代打のツイ主が無事問題を収束させるまで
塩パソ🍞 @shiopan123 先輩が客先データ3万件吹っ飛ばした後音信不通になったので これから出社してきます みなさん、次は来世で会いましょう 2021-12-29 19:40:49
Google Forms API登場。プログラミングでGoogleフォームの作成や編集が可能に
アンケートなどを簡単に制作できるGoogleフォームをAPI経由で作成、編集できる「Google Forms API」が発表されました。 The #DeveloperCommunity has more power! Thanks to the new Google Forms API, you have the ability to build powerful integrations on top of forms. Check out automation use cases https://t.co/3rwg3qr5Vg — Google Developers (@googledevs) October 12, 2021 Googleフォームは、質問項目や選択肢が並んだフォーム画面を作り、公開すると、自動的に結果がGoogle Spreadsheetに集計され、容易にグラフ化など
Googleスプレッドシートと同期できるデータベースアプリ「Memento Database」がかなりいい！ - ロマろぐ
Android/iOSアプリ「Memento Database」 使ってみる（同期の検証） 便利な機能 無料版と有料プランの違い かなり満足！ 僕は今はGoogleスプレッドシートで購入物を記録しています。 GoogleスプレッドシートはGoogleドライブで同期でき、ハードオフなど出先でスマホで検索できるのでそこそこ便利です。 ただ、スマホでの一覧性はあまりよろしくなく、検索機能も乏しくソートや条件での整理はできません。画像の登録・閲覧も限定的。まぁそりゃそうだ。ExcelもGoogleスプレッドシートも表計算ソフトであってデータベースソフトではないしね。 ならばデータベース専用ソフト（AccessやFilemaker）で記録と管理を・・・ということになりますが、これらのソフトは使い勝手がかなり専門的で古臭いのです。ボタン一つでスマホ対応・クラウド同期はほぼ無いですし、特に表計算ソフトで
例のTikTokのキーロガー疑惑について解説するよ
結論から先に。TikTokはevil。でもやじうまWatchの記事はデマに近い。 問題のやじうまWatchの記事iOS 14でバッチリ可視化、TikTokが「他アプリで入力中のテキスト」を逐一読み取る様子 https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1261591.html 6/27 追記 6/26のうちに訂正された模様。よかったよかった。以下は訂正前の記述について述べたものなので、後世の人たちはそのつもりで読んでいただきたい。 この記事のどこが問題か他のアプリで入力中のテキストをほぼリアルタイムで逐一読み取っている様子を可視化したムービー いきなり最初のセンテンスから間違い。 TikTokは「他のアプリで入力中」のテキストを「ほぼリアルタイムで」「逐一」読み取っていたりしないし、元動画もそういう内容ではない。 元動画の内容は、「Ti
Zoom、Cisco WebEX、TeamsをCASBでセキュリティで比較。結局Zoomは何が駄目?（大元隆志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
未だに多くの人が関心を寄せるZoomのセキュリティ。Zoomのようなクラウドサービス導入を検討する際にリスクアセスメントを迅速に行うCASBというツールが有るので、CASBを用いて比較を行った。 ■多くの企業がクラウドのセキュリティ評価に課題を抱えている 新型コロナウィルスによる「緊急事態宣言」発令によって多くの企業が急速にテレワーク環境の整備に追われている。テレワーク実現にあたって直ぐに利用を開始できるクラウドサービスの利用を検討する企業が多い。こういったクラウドサービスの利用に伴い情報システム部門を悩ませているのが「クラウドサービスのセキュリティ評価」だ。クラウドサービスは各クラウドサービス事業者が構築したシステムをサービスとして利用することになるため、セキュリティのレベルは各社統一されておらず、自社のセキュリティ基準を満たしているかを判断することが求められる。 こういったクラウドサー
Qiita利用規約改定のお知らせ - Qiita Blog
こんにちは、Qiita開発チームのgetty104です。 このたび、Qiitaの利用規約を改定し一部内容の追加を行います。 ※改定後の利用規約は、こちらから確認いただけます。 この記事では本変更がユーザーの方々にとってどのような影響があるのか、なぜ利用規約を変更するのかについて説明させていただきます。 どの箇所がどう変わるのか第11条(ユーザーに関する情報の利用)に、 「当社は、ユーザーがQiitaを利用することにより得られる情報を用いて当社の広告サービス、当社が本規約外で別途提供するQiita Jobsのサービス等で利用することがあります。なお、利用する情報は関心ワード、関心カテゴリ、行動ログ、アクセスした都道府県です。」 という内容を追加します。 なぜこの内容を追加するのかユーザーの皆さまの情報を活用することで、Qiitaをはじめとしたサービスを通してより良い体験を提供するためです。
スマホでNintendo Switchを操作する 〜 USB GadgetでPro Controllerをシミュレート 〜
スマホでNintendo Switchを操作する 〜 USB GadgetでPro Controllerをシミュレート 〜 Mzyy94 Game 19 Mar, 2020 あつまれ どうぶつの森の配信が開始されましたね。いくつか積みゲーが増え始めたNintendo Switchも、また新たにゲームが増えて稼働時間が伸びる一方です。 物をよくなくす身として、ゲームがしたいときにコントローラーが見つからないことは日常茶飯事です。 テレビやエアコンのリモコンもよく消えるので、スマートフォンから操作できるようにしています。スマート家電、文明の利器ですね。 コントローラーが見つからないとき、スマートフォンから操作はできないのでゲームはお預けです。 家電はスマホでスマートに操作できるのに、ゲームはレガシーなコントローラーを探さなきゃいけないなんて、なんてスマートじゃないのでしょう。 どうぶつたちの住
3Dモデルの不正利用について思う事｜ねこみみマスター｜note
用語の定義この記事における「アバターの市場」とは、特定のイベントを指す表現ではなく、現在、VR向けアバターが売買されているプラットホームの状況を指しています。 概要結論から言うと「新しい仕組みを作らない限り、絶対解決しない」です。 VRChatをはじめてからというのも、データの不正利用については当事者として本気で悩んでるし、苦しめられてます。 自分の考え・立場VRC日本wikiの VRChat日本コミュニティの3Dモデル(MMDモデル)利用に関する声明 は自分が原文を書いて、そのあとコミュニティと話し合いながら何度かリライトしたものなんですよね。 声明の内容は昔からニコニコを見ていて文化の知識とかある人なら分かるものなのですが、当然、新規のVRCユーザーが全て知ってるわけではなく、かと言って指標となる文章が存在しなければ、知りえる機会さえ存在しない事になるので、それだけは避けようって事で書
要件定義～システム設計ができる人材になれる記事 - Qiita
はじめに 株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回は要件定義・システム設計について扱っていこうと思います。 プログラミングを勉強していて、こんな事を感じた経験はないでしょうか。 「勉強してもプロダクトが作れない」 「そもそも開発ってどうやるの？」 「要件定義ってなに？」 その悩みを解決するために、まずは開発の全体感を理解しましょう。 下図『ソフトウェア開発プロセス』をご覧ください いつも勉強しているプログラミングは 『実装』 の部分に該当します。 つまり、プログラミングの実力を発揮する前に４つも壁が存在するのです。 そのため、本記事では実装（プログラミング）を開始する前に必要となる、 『企画～設計』 について順を追って説明して行きます。 特に、エンジニアが理解しておくべき 『要件定義』『設計』 にフォーカスします。 なお、開発全体において実装（プログラミング）に使用する時間
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
50自治体システム障害続報、不具合は米デルのストレージで発生
2019年12月4日に発生した50自治体のシステム障害について2019年12月10日、不具合を起こした日本電子計算がIaaS「Jip-Base」で利用していたのは米デルテクノロジーズ（Dell Technologies）のストレージ装置「Dell EMC Unity 500」であることが分かった。 日本電子計算によると、このストレージ装置の特定のバージョンのファームウエアを使い、さらに高速に読み書きするための並列処理機能を使う条件がそろったときに不具合が発生したと見ている。不具合を解消するためにストレージメーカーからの修正ファームウエアを適用したが、12月10日午前11時時点で復旧には至っていない。 日本電子計算の広報担当者は、「データの一部は読み書きできるようになったが、いまだに読み書きできない部分も発生している」とコメントした。修正ファームウエアを適用したのになぜ読み書きできないデータ
投票: Pythonによる文章自動生成入門！Python ✖︎ 自然言語処理 ✖︎ ディープラーニング | PyCon JP 2017 in TOKYO
◇ディープラーニングの発展で、画像分類の精度向上が大幅に向上しました。 ◇画像分類だけでなく、自然言語や音声にも適用できます。 ◇今回は、Pythonを用いて自然言語処理の面からディープラーニングの有用性を検証してみたいと思います。 ◇今や非構造化データは溢れていて、最も入手しやすい資源です。これを次の3つの手法で、文章生成し、有用な利用方法を提案して見たいと思います。 １）マルコフ連鎖、 ２）自動要約、 ３）ディープラーニング（RNN/ LSTM） ◇用途として、例えば、亡くなったおじいちゃん、おばあちゃんの手紙があれば、その文面から、おじいちゃんやおばあちゃんのメールが届くなどの利用が考えられます。つらい時や悲しい時、励ましの文章が届くアプリなどの開発につなげられます！ ◇海外ではNatural Language Generation(NLG)として、コンペティションの大会が開催されて
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