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  • アイ・オー、タイムシフト録画に対応した“スティック型”ポータブルSSDを発売

    アイ・オー・データ機器は7月10日、テレビ放送などの常時録画機能（タイムシフト）を持つ機器向けのスティック型USBポータブルSSD「AVSSD-RS」シリーズを発表した。価格は1TBモデルが2万6730円、2TBモデルが4万8950円（いずれも税込み）。7月末に出荷を始める。 アイ・オーによれば、SSD製品でタイムシフトによる24時間連続録画に正式対応している製品は業界初（6月時点）だという。 PCでの利用などが想定された通常のSSD製品は、キャッシュなどを生かして読み書きの最大速度を追求したものが多い。しかし、常時録画のような用途による連続的な書き込みに使うと処理が追い付かず、データの書き込みエラーなどが発生する可能性がある。 これまで常時録画に対応している保存媒体はHDD製品しかなく、余計なスペースや別途電源を確保する必要があったという。 AVSSD-RSシリーズはデータを連続的に書き

      アイ・オー、タイムシフト録画に対応した“スティック型”ポータブルSSDを発売

    • 【納豆の日】約10か月間ほぼ毎日、58種類もの納豆を食べ続けた男が選ぶ「納豆ベスト7」


      納豆にハマっていた時期があった。それも病的にハマっていた。ハマりまくっていた。 2023年の5月から、2024年の3月までなので約10ヶ月。毎日ではないけれど、できるかぎり毎朝、納豆ごはんを食べていた。 どうせ毎日食べるならと、いろいろな種類の納豆に手を出した。最終的には58種類にも及んだのだが、その中でも印象深い納豆が7つある。 神セブンならぬ納豆セブン。本日7月10日は﹁納豆の日﹂とのことなので、ドドンと一気に紹介したい。 ・この7つだ！ まず結論から書いてしまおう。 約10か月間ほぼ毎日、58種類もの納豆を食べ続けた私が選ぶ﹁納豆ベスト7﹂は、 ※価格は購入時のもの ・タカノフーズ﹁すごい納豆S-903﹂︵3パック税込171円︶2023年06月 ・だるま食品﹁国産小粒納豆 だるま納豆﹂︵3パック税込198円︶2023年8月 ・ISETAN MITSUKOSHI THE FOOD︵あづ
        【納豆の日】約10か月間ほぼ毎日、58種類もの納豆を食べ続けた男が選ぶ「納豆ベスト7」

      • terraform importで数年やってきたがImport blockの良さに気づきました

        こんにちは。イオンスマートテクノロジー株式会社（AST）でSREチームの林 aka もりはやです。 Terraformを一定以上扱ってきた方であれば terraform import コマンドを苦労しながら実行した経験があるのではないでしょうか。私自身も5年以上Terraformを扱う中で何度も terraform import を行ってきました。 一般的に terraform import では以下を行います。 実態に合わせてコードを整える 実態を指定するコマンドを組み立てる ステートファイルに取り込む 差分が出たら地道にコードを整えて terraform plan を実行する 4を繰り返して"No changes"となるまでチューニングする これらの作業はTerraform初見では難しく、個人的にTerraform中級者への登竜門として terraform import が試金石のひと

          terraform importで数年やってきたがImport blockの良さに気づきました

        • 「行為」は美学にとって真っ当な主題と言えるのか - obakeweb


          7月27日土曜日に大妻女子大学で、﹁美と行為﹂をテーマにした公開ワークショップに登壇します。6月はじめの勉強会で、﹁美的行為論の論文を書いている﹂と森さんにお話したところ、5人も登壇者が集まり、難波さんにおしゃれポスターを用意していただき、あれよあれよと大規模なワークショップに発展しました。ありがとうございます、とても楽しみです。 自分は﹁美しくする、美しくやる‥なにが行為を美的行為にするのか﹂と題して話す予定です。要旨はこんな感じ。︵他の方の要旨は上の森さんのブログにあります。︶ なにが行為一般から美的行為を線引きするのか。本発表は、美的なものと形式の概念を結びつける古典的見解に基づき、美的行為を特徴づける。(1)行為の対象、(2)感性の行使、(3)美的評価からの動機づけが、いずれも美的行為をうまく線引きできないことは、興味深く、独特な仕方で美的と言える行為などないことを示しているよう
            「行為」は美学にとって真っ当な主題と言えるのか - obakeweb

          • 自分の「能力不足」を感じている人がリーダーになることの価値　「自信がないから」と断る前に考えたいこと

            「子育ては挽回できないけど、仕事は挽回できる」 なつみっくす氏（以下、なつみっくす）：短期よりも長期の成果が大事というのは頭ではすごくわかるんです。とはいえすぐにリターンを求めてしまったり、組織の中でアウトプットを求められ、すぐに結果を出さなきゃいけない焦りがあったり。例えばワーキングマザーであると、「限られた時間の中でアウトプットを出していこう」って、つい短期目線で見てしまう気がしています。そこはどのように考えればいいんでしょうか。 小早川優子（以下、小早川）：育休中とか時短中って、「このキャリアでいいの？」とめちゃくちゃ焦りますよね。これは私が先輩から言われた言葉なんですけど、「子育ては挽回できないけど、仕事は挽回できるよ」っていうワードをいただいて、今は本当にそう思います。私もみなさんに言うんですけど、ここもやっぱり細く長く考えてほしいですよね。 子どもがまだ小さい時は時短しなきゃい

              自分の「能力不足」を感じている人がリーダーになることの価値　「自信がないから」と断る前に考えたいこと

            • 【都知事選×テクノロジー】東京都知事選におけるHuman-in-the-Loop機械学習｜NSK


              安野たかひろ事務所 技術チームの角野です。前回の投稿ではAIあんのにおける返答生成技術の詳細に触れましたが、今回は返答生成に用いるデータの整備に焦点を当てて解説します。 なぜデータの整備が必要なのか？AIあんのでは政策に関する質問に対してLLMで返答の生成を行っていますが、元のLLMには安野の政策に関する知識が含まれておらず、そのままでは政策に関する質問には回答できません。 そこで、前回の記事でも解説しましたが、AIあんのではLLMに入力するプロンプト中に政策に関する知識を注入することで、政策に関する質問に回答できるようにしています。当然知識がない質問に対しては回答できないため、ユーザーの質問に対して正確に回答するには政策に関する知識をデータとして整備することが重要となります。 返答生成に利用しているデータAIあんのでは、次の2種類のデータを返答生成時に利用しています。 今回の記事では、私
                【都知事選×テクノロジー】東京都知事選におけるHuman-in-the-Loop機械学習｜NSK

              • わたしの私用PCの開発環境 - 覚書


                わたしに声をかけてくれるIT技術者、とくに経験が浅い人に私用PCの開発環境は何を使っているかということをよく聞かれます。なにかの役に立つかもしれないので、環境を紹介しつつ、どういう思いでそうしているのかについても書きます。 私のバックグラウンドを説明しておくと、会社員として15年ちょっとLinuxカーネルの開発、サポート業務をしていました。その後6年くらい別のSaaS企業で自社インフラ用の分散ストレージの開発をしています。このストレージはLinux上で動作します。趣味ではLinuxカーネルやその周辺領域についての技術書を出したり記事を書いたり、YouTubeの動画を公開したりしています。つまりLinuxに非常に縁が深いです。 わたしはPCを2台持っています。一つめは普段使いのモバイルノートPC、もう一つはミニタワーのデスクトップPCです。ノートPCはVAIO Zで、スペックを盛れるだけ盛り
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                • 【東京都知事選×テクノロジー】AIあんのにおける返答生成技術について（詳細編）｜NSK

                  安野たかひろ事務所 技術チームで活動している角野です。普段は機械学習や自然言語処理関連の仕事をしています。 安野とは大学時代の学科の同級生で、彼が創業したBEDORE（現・PKSHA Communications）で一緒に働いていた縁もあり、技術面で今回の選挙活動をサポートしています。 私はAIあんのの開発を担当しており、特に次の3点の開発に携わっています。 返答生成ロジックの開発 返答生成に用いるデータの整備 音声合成 今回の記事では、1点目の返答生成ロジックについて解説します。システムの全体像については伊藤の記事でも解説されていますが、返答生成部分の技術により焦点を当てた記事となります。 返答生成フローについて返答生成は次の4つのパートで構成されています。 知識検索 知識のフィルタリング・リランキング 返答生成 ハルシネーションチェック 返答生成フローの全体像返答生成フローの設計思想全

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                  • 大手IT企業「経験者のみ採用」「他社が育てた人材欲しい」問題、どう攻略？

                    「gettyimages」より 特に人手不足が深刻だといわれるIT業界だが、求人の募集条件が「経験者限定」ばかりで「未経験者が入り込める隙がない」「どこで育てているの？」という指摘や疑問が一部で話題を呼んでいる。未経験者がIT業界でエンジニアとして働くにはどうすればよいのか。また、誰もが社名を知る有名IT企業に就職するには、どうすればよいのか。業界関係者の見解を交えて追ってみたい。 多くの業界で人手不足が叫ばれるなか、成長が続くIT業界の人手不足は顕著だ。IT･Web領域における人材紹介事業を手掛けるレバテックの調査によれば、ITエンジニア・クリエイターの正社員求人倍率は12.9倍にも上る（2023年6月時点）。 「特にニーズが高いのがAI（人工知能）、データサイエンス、セキュリティ分野の人材。外資系IT企業では、大学院でこれらの領域を学ぶ人材に新卒1年目で年収1000万円を提示するケース

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                    • OpenTelemetry を学ぼう！ Mackerel チームのアウトプットのご紹介 - Mackerel ブログ #mackerelio

                      こんにちは！Mackerel CRE の id:KGA です。 Mackerel 開発チームでは OpenTelemetry メトリック対応の正式化に向けて開発を進めていますが、開発中に得た技術的な知見を積極的に発信しています。その中には Mackerel をお使いいただいているユーザーのみなさまにも参考にしていただけるものが多くあります。本記事ではそんな Mackerel チームのアウトプットの中から OpenTelemetry に関するものをご紹介します！ Mackerel の OpenTelemetry に関する取り組み（ラベル付きメトリック機能）については以下の記事もご参照ください。 OpenTelemetry 対応（パブリックベータ）提供開始 - Mackerel ブログ #mackerelio なぜ Mackerel は OpenTelemetry のラベル付きメトリックをサポ

                        OpenTelemetry を学ぼう！ Mackerel チームのアウトプットのご紹介 - Mackerel ブログ #mackerelio

                      • メルマガ考察(短文) - /var/lib/azumakuniyuki


                        去年の秋から八ヶ月ぐらい、Gmailと米国Yahoo!のあれで書いたとおりいろいろあって、最終形態が来ると思われてた六月は少なくともGoogleのガイドラインやFAQに大きな変化がないまま終わって七月です。各所のメールシステム担当者さんも﹁とりあえず乗り切ったか？﹂という心持ちでしょうか。 令和六年前半のいろいろ 大晦日の記事に書いてないこともいろいろありました。ここから暫くは本題のメルマガ考察に入るまでの落語で言うマクラです。 Sisimai 5.0.0を急いでリリースした Gmail二月動乱(一連の騒ぎを個人的にそう呼んでる)でドメイン認証に注目が集まり、二月二日*1に急遽Sisimai 5.0.0をリリースしました。 libsisimai.org なんで急ぎのリリースになったかと言えばドメイン認証関係のエラーを"AuthFailure"ってバウンス理由で検出できるように2022年の段
                          メルマガ考察(短文) - /var/lib/azumakuniyuki

                        • 新著が出ます - 『達人に学ぶDB設計徹底指南書 第2版』｜ミック


                          さて、だいぶ久しぶりとなりますが、新著が出ます。序文を掲載しますので、購入にあたっての参考にしていただければと思います。初版は14刷りを数えたロングセラーで、第2版では主にクラウド対応や古くなった部分の最新化を行いまいした。 本書の初版が刊行されて10年以上が経過しました。その間にシステムとビジネスの世界にも予想だにしていなかった大きな地殻変動が起きました。ビッグデータという言葉はバズワードの域を脱して、企業の意思決定に使われるようになり、データ分析を専門に行うデータサイエンティストという職種も登場しました。クラウドの利用はもはや当たり前になり、むしろその応用方法を考えるハイブリッドクラウドやマルチクラウドの時代へと入りつつあります。そして何より、生成AIを中心とするAIの波があらゆる業界に押し寄せています。しかし、その中でも変わらなかったことがあります。それがデータベースの重要性です。変
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                          • “AIトランスフォーメーションの時代”へようこそ――Microsoftの生成AI戦略に見る、AI活用のカギ

                            “AIトランスフォーメーションの時代”へようこそ――Microsoftの生成AI戦略に見る、AI活用のカギ “AIトランスフォーメーションの時代”へようこそ――2024年5月、米Microsoftの開発者向けイベント「Microsoft Build 2024」はこんなメッセージから始まった。 インターネットの登場によって誰もが情報にアクセスできる世界が到来してから30年以上がたった今、次の時代の入り口にいるという。そのビジョンを実現するのが「生成AI」だ。 Microsoftは「この新時代のAIはあらゆる人のためのものです」と表現した。その言葉通り、世界中の企業や個人が生成AIの活用に取り組んでいる。MicrosoftはAIアシスタント「Microsoft Copilot」やAI基盤になるインフラを提供して、AI活用をリードしている。 Microsoftの戦略と製品展開を見れば、今後の生成

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                            • RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳


                              大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識︵各社の特有の書類など︶を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 ﹁LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
                                RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳

                              • 動画生成AIについて：一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか

                                Krita の AI Diffusion プラグイン、SD のインターフェースとしてかなり良い。話題の LCM によるライブペイントも便利だし、イラストレーションツールだからレイヤーや選択ツールが使えるのが強い。すでに SD でできたことだが、こんな感じの変換が素早く、気持ちよく行える。https://t.co/bUPOZrKs1n pic.twitter.com/0hn8iMHHms — Naoto Yokoyama (@builtinnya) November 18, 2023 これらを ControlNet8 で入力して AnimateDiff を使えば済むと考えていたが、甘かった。 動画生成 AI に期待しているのは、この2枚の画像の間のフレームを説得力のある形で補間することである。しかし、7秒という長さでは、例えば次の動画1のようになってしまう。 動画1. 図1と図2を使い、パラ

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                                • パナソニック、1000億パラメータの社内専用LLMを開発へ　AIスタートアップ・ストックマークと協業

                                  パナソニックホールディングスは7月2日、パナソニックグループ専用の大規模言語モデル（LLM）「Panasonic-LLM-100b」を開発すると発表した。AIスタートアップ企業のストックマーク（東京都港区）と協業し、開発していく。パラメータ数は1000億を想定しており、これは企業が開発する自社専用LLMとしては国内最大規模という。 ストックマークは5月、LLM「Stockmark-LLM-100b」をフルスクラッチで開発し、Hugging Face上で一般公開していた。ハルシネーション（AIがもっともらしいうそをつく現象）を大幅に抑えているのが特徴。また、独自に収集したビジネスドメインの日本語データを中心に事前学習しており、日本語やビジネスドメイン、最新の時事話題に精通しているという。 パナソニックではこのLLMに対して、同社の社内情報を追加事前学習させ、グループ専用の日本語LLM「Pan

                                    パナソニック、1000億パラメータの社内専用LLMを開発へ　AIスタートアップ・ストックマークと協業

                                  • Llama 3 Swallow – Swallow LLM


                                    Llama 3 Swallow Llama 3 SwallowシリーズはMeta Llama 3の日本語能力を強化した大規模言語モデル (8B, 70B) です。すべてのモデルのパラメータ︵重み︶がHuggingFace上で公開されていますので、Meta Llama 3 Licenseに従う限り、研究や商業目的などで利用できます。 View on HuggingFace Llama 3 Swallowは東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルです。オープンな大規模言語モデルの中で高い性能を示すMeta Llama 3 8Bと70Bに対して、研究チームはSwallowコーパスで継続事前学習を行い、日本語能力をさらに引き上げました。研究チームで実施した性能評価では、オープンな大規模言語モデルの中で、日本語や英語
                                      Llama 3 Swallow – Swallow LLM

                                    • DifyとOllamaを使ってMacのローカルで動く業務用LLM-AIツールを作成する

                                      はじめに この記事はDifyを使った業務用AIツールの開発方法をまとめたものです。 Macのローカル環境上でテキスト分類器を作成することをゴールとしており、 環境構築から実装までを初心者向けに最初から解説しています。 環境構築 モデルの入手 モデルは商用利用可能なElyzaを利用します。 公式が量子化(軽量化)済みのGGUF版を提供してくださっているのでそちらを使用します。 以下のURLのFiles and Versionsからggufファイルをダウンロードしておいてください。 Ollamaの準備 LLMはollama上で動かします。以下の手順に従ってollamaのインストール後、elyzaを起動しておいてください。 ollamaのインストール 以下のURLよりollamaをインストールします。インストール後に起動するとステータスバーにllamaのアイコンが現れます。 ダウンロードURL

                                        DifyとOllamaを使ってMacのローカルで動く業務用LLM-AIツールを作成する

                                      • わんだふるぷりきゅあ！：“ニャンダフル”な2人　松田颯水×上田麗奈インタビュー（1）　背中合わせで支え合う - MANTANWEB（まんたんウェブ）


                                        ーー第17話﹁私が、あなたを守る！﹂では、ユキの初変身シーンが描かれました。初変身の収録は緊張もあった？ 松田さん　あまり緊張してはいなくて、オーディションの時から言っていたせりふでしたし、おもちゃの収録などでも自分の中のチューニングのせりふにしていたんです。 上田さん　あふれ出る強キャラ感、ミステリアスな感じもあって、とても格好よかったですよね。 松田さん　世界の中でまゆしか見えないくらいの気持ちでした。その後、視野は広がって、みんなで手を取り合うことを少しずつ覚えていきますが、初変身は、まゆしか見えなくて、まゆを守るためだけというイメージで演じました。 ーーまゆは第19話﹁キュアリリアン、誕生！﹂で初変身しました。気弱なまゆの強さも感じるシーンでした。 上田さん　まゆは、気弱さもありつつも強くなっていきますが、第19話でいきなり強くなるのではなく、ここまでの流れでゆっくり変化していきま

                                        • ここまでこだわるの！？ “最強コスパ”入門スピーカー「Monitor XT」の秘密が凄い (1/3) - PHILE WEB


                                          約30年ぶりに日本へ再上陸して以来、“圧倒的なセールス”を記録しているのが、Polk Audio︵ポークオーディオ︶のスピーカーたちだ。 1972年にアメリカ東海岸ボルチモアの地で創業した同社は、ライブサウンドを原点とし、まるでコンサートの最前列にいるような、楽しく迫力豊かな音像表現を大切にしている。 設立当初より﹁手軽な価格で最高のスピーカーを作る﹂というポリシーを貫き、最エントリークラスとなるMonitor “XTシリーズ”は、まさにそれを体現するものとなっている。 本記事では、とりわけ技術的なアプローチにフォーカスして、Monitor XTシリーズの驚くべきコストパフォーマンスを紐解くべく、スピーカー開発にも精通するディーアンドエムホールディングスのシニアサウンドマスターである澤田龍一氏に詳細を伺った。 珍しい﹁パッシブラジエーター﹂をあえて採用する意味 生形　価格からは信じられない
                                            ここまでこだわるの！？ “最強コスパ”入門スピーカー「Monitor XT」の秘密が凄い (1/3) - PHILE WEB

                                          • Meta、コード最適化のためのAIモデル「LLM Compiler」を商用ライセンスで公開


                                            米Metaは6月27日︵現地時間︶、コード最適化のためのLLMモデル﹁Meta Large Language Model Compiler﹂︵以下﹁LLM Compiler﹂︶を発表した。特別な商用ライセンスの下でリリースしており、Hugging Faceでダウンロードできる。70億パラメータと130億パラメータの2サイズ構成だ。 LLM Compilerは、研究者や開発者がコードの最適化とコンパイラの最適化をさらに研究開発するための、スケーラブルで費用対効果の高い基盤を確立することを目指しているという。このモデルを利用することで、コードサイズを大幅に削減したり、プログラムの実行速度を向上させることができるとしている。 従来のコード最適化手法は、手作業で設計された特徴やグラフニューラルネットワークに依存しており、プログラムの表現が不完全だが、LLM Compilerは﹁ソースプログラムを完
                                              Meta、コード最適化のためのAIモデル「LLM Compiler」を商用ライセンスで公開

                                            • これが本当のコスパですよ。AVIOTの全部入りイヤホン＆120時間使えるヘッドホンは、迷わず両方いけるレベル


                                              これが本当のコスパですよ。AVIOTの全部入りイヤホン＆120時間使えるヘッドホンは、迷わず両方いけるレベル2024.06.28 11:00Sponsored by AVIOT ヤマダユウス型 気がついたら何年も愛用してる、そんな製品になりうる。 ワイヤレスイヤホンやヘッドホンが当たり前化してきた昨今、皆さんはどんな基準でイヤホンorヘッドホンを選んでいますか？ 音質、デザイン、バッテリーなどなど、様々なニーズがあるでしょう。ここでコスパを挙げる人も少なくないと思いますが、このコスパって言葉に僕はちょっと言いたいことがある。 そのコスパ、本当の意味で﹁コストとパフォーマンスの両立﹂ができているのかい…？ まぁこれは色んな製品にも言えるテーマだとは思います。そんななか、日本発のオーディオブランドのAVIOT︵アビオット︶が手掛けるワイヤレスイヤホン﹁TE-W1﹂およびワイヤレスヘッドホン﹁W
                                                これが本当のコスパですよ。AVIOTの全部入りイヤホン＆120時間使えるヘッドホンは、迷わず両方いけるレベル

                                              • Arduinoで航空無線が聴ける——Arduino Nanoで制御するエアバンド受信シールド「SCARP」｜fabcross

                                                Arduino向けエアバンド（航空無線）受信シールド「SCARP」がKickstarterに登場し、人気を集めている。 SCARPは、Arduinoに実装したSDR（ソフトウェアラジオ）でエアバンドを受信するArduino向け無線シールドだ。周波数合わせやスケルチレベルの調整をしなくても、航空機と地上との交信を簡単に聞くことができる。RFボード、I/Oボード、Arduino Nano、LCDディスプレイ（170×320）をスタックできるよう、小型化したデザインとなっている。 RFボードにはヘッドホンジャックとオーディオアンプ、音量コントロールを、I/Oボードにはタクタイルスイッチを搭載する。電源とスピーカー、アンテナは、自分で用意する必要がある。 航空無線のチャネル間隔は25kHzとナロー化された8.33kHzに対応し、1Hzレベルの分解能でチューニングが可能。受信のずれはオシレーターの調

                                                  Arduinoで航空無線が聴ける——Arduino Nanoで制御するエアバンド受信シールド「SCARP」｜fabcross

                                                • NTTデータ、国産LLM「tsuzumi」を「Microsoft Azure」で提供

                                                  印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NTTデータは6月27日、NTTが開発する大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」を「Microsoft Azure」で11月以降に提供すると発表した。「Azure AI Studio」を利用してtsuzumiのチューニングやビジネスアプリケーション開発が可能になるとしている。 tsuzumiは、NTT研究所が40年以上にわたって蓄積した自然言語処理技術をベースに開発され、高性能ながらパラメーターサイズが6億～70億と海外のLLMより軽量な点が特徴。少ないリソースでチューニングが行え、企業や組織の業界、業務に特化型した生成AIとして利用することもできる。 tsuzumiの商用提供は3月に始まっているが、ユーザー側でtsuzumiを利

                                                    NTTデータ、国産LLM「tsuzumi」を「Microsoft Azure」で提供

                                                  • LLM開発にもオープンソースの哲学を ―Red HatがIBMとともにInstructLabで挑むAI民主化へのアプローチ | gihyo.jp


                                                    LLM開発にもオープンソースの哲学を ―Red HatがIBMとともにInstructLabで挑むAI民主化へのアプローチ ここ最近、大手テクノロジベンダが開催するカンファレンスでは必ずと言っていいほどメインテーマに生成AIが掲げられています。5月6日～9日︵米国時間︶にかけて米デンバーで開催されたRed Hatの年次カンファレンス﹁Red Hat Summit 2024︵RHS 2024⁠︶⁠﹂も同様で、カンファレンス期間中に発表された10数本のリリースはすべて生成AIに関連した内容でした。 また、Red Hatの親会社であるIBMが米ボストンで開催した﹁IBM Think 2024﹂︵⁠5/20～5/23︶も同様で、同社のアービンド・クリシュナ︵Arvind Krishna︶CEOは﹁企業が生成AIを活用し、大規模にビジネス価値を創出できるようにする﹂と基調講演で明言しています。 両社
                                                      LLM開発にもオープンソースの哲学を ―Red HatがIBMとともにInstructLabで挑むAI民主化へのアプローチ | gihyo.jp

                                                    • 「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました｜ELYZA, Inc.


                                                      本記事のサマリーELYZA は、﹁Llama-3-ELYZA-JP﹂シリーズの研究開発成果を公開しました。700億パラメータのモデルは、日本語の生成能力に関するベンチマーク評価 (ELYZA Tasks 100、Japanese MT-Bench) で﹁GPT-4﹂を上回る性能を達成しました。各モデルは Meta 社の﹁Llama 3﹂シリーズをベースに日本語で追加学習を行なったものです。 ■﹁Llama-3-ELYZA-JP-70B﹂ 700億パラメータモデル。﹁GPT-4﹂を上回る日本語性能を達成。無料で利用可能なデモを用意しています。 ■﹁Llama-3-ELYZA-JP-8B﹂80億パラメータと軽量ながらも﹁GPT-3.5 Turbo﹂に匹敵する日本語性能を達成。モデルを商用利用可能な形で一般公開しました。 使用したAPIのバージョンなど、より詳細な評価結果については本記事の後段
                                                        「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました｜ELYZA, Inc.

                                                      • Google AI Studioを使ってみる

                                                        こんにちわ。 GMO NIKKOのT.Mです。 Google AI Studioとは Google AI Studioは、GoogleのAIモデルであるGeminiを使ってプロンプトの検証やモデルのチューニングなどが行える開発ツールです。Gemini APIのAPIキーの取得もできます。 Google AI Studioの始め方 Googleアカウントがあれば始められます。 企業などでGoogle Workspaceを使っている場合は、「早期アクセスアプリ」を有効にする必要がありました。システム管理者に相談してみましょう。 Google AI Studioの起動 Google AI Studioの公式ページから「Google AI Studioにログイン」ボタンを押せば、画面が開きます。 ログインするとGoogle AI Studioが開きます。 クイックスタート クイックスタートのドキュ

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                                                        • 学園アイドルマスターの アイドルをより輝かせる ライティング手法

                                                          スマートフォンGPUの特性を解析！ 社内で実施予定のGPUパフォーマンスチューニング研修を紹介します！

                                                            学園アイドルマスターの アイドルをより輝かせる ライティング手法

                                                          • RDBMSの基礎を学ぶーインデックス編

                                                            エンジニア何年もやって、ちゃんとDB学んでいなかった悔しさがずっとあったので、この間は色々とコースなり、本なりを探って勉強した。 DBMSは非常に大きなトピックで自分もまだまだほんの少ししか触れていなかったが、この記事では、とりあえずはインデックスからスタートしてようと思う。 （結構長くなってしまったので、TL;DRとして節ごとにまとめを置いています） DBMSのアーキテクチャー概要 データベースによって実装が異なるが、一般的に含まれるDBMSの構成コンポーネントとして、次のように挙げられる[1]。 DBMSはサーバークライエントのモデルを使っている。クライエントはクエリーを構成してトランスポートのレイヤーを経てサーバー側に送られる。クエリーに対してサーバー側が解析や最適化して、適切な実行プランを出す。実行プランは実行エンジンに渡されて、ローカルとリモートの実行結果を集計する。リモートとい

                                                              RDBMSの基礎を学ぶーインデックス編

                                                            • 新しいスタンダード？Elastic Serverlessの使い方や料金体系、特徴をまとめてみた - Taste of Tech Topics

                                                              こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 はじめに Elasticのマネージドサービスである Elasticsearch Service (Elastic Cloud) にサーバレスが登場しました。 今回はその使い方や特徴などについて紹介し、どういったシーンでの利用に適しているのか考察してみました。 ※記事中の情報は執筆時点のものであり、今後変更となる可能性があります。利用する際は最新の情報をご確認ください。 Elastic Cloud Serverless とは？ 従来のElastic Cloudは、オンプレミスでElasticsearchを運用するのに比べ管理コストを大きく削減することができる点や、柔軟にス

                                                                新しいスタンダード？Elastic Serverlessの使い方や料金体系、特徴をまとめてみた - Taste of Tech Topics

                                                              • いま聴くべき「本当に“ヤバい”凄腕ギタリスト」邦楽編！ 技術、表現力、音楽性の広さ…森 大翔＆崎山蒼志が紹介 | J-WAVE NEWS

                                                                森 大翔と崎山蒼志が、「本当に“ヤバい”凄腕日本人ギタリスト」を紹介した。 2人が登場したのは、J-WAVEで放送中の番組『SONAR MUSIC』（ナビゲーター：あっこゴリラ）。オンエアは6月20日（木）。 【SONAR MUSICは番組公式LINEでも情報発信中】 「新世代が幕開けていった」と感じるギタリスト いまチェックしておきたい、凄腕の日本人ギタリストは誰なのだろうか？ 若手の実力派ギタリストである森 大翔と崎山蒼志が、“40歳以下のギタリスト”に限定して語った。 森：言葉では言い表せない感じなんですけど、初めて聴いたときの衝撃は本当に覚えていて。この曲だったんですけど、ギター1本で宇宙を作っているという（感じがする）。6、7年前から大好きでした。ちょうどギターのムーブメントがSNS中心になってきたときに突然現れたギタリストで、Ichikaさんの登場から新世代が幕開けていったんじ

                                                                  いま聴くべき「本当に“ヤバい”凄腕ギタリスト」邦楽編！ 技術、表現力、音楽性の広さ…森 大翔＆崎山蒼志が紹介 | J-WAVE NEWS

                                                                • [翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜


                                                                  この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル︵LLM︶を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して﹁十分に良い﹂ものになりました。そして、年々良くなり、安く
                                                                    [翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜

                                                                  • 解像度とフォーマット対応状況の両方に配慮してWebP画像やAVIF画像を扱う

                                                                    こんにちは、Webサイト作ってますか？ Webサイトを作っていると、Lighthouseスコアを上げるために画像のサイズやフォーマットにも気を配りたくなりますよね。 筆者は画像のフォーマットにはあまり頓着してこなかったので、「フラットな画像ならPNG」「込み入ったイラストはJPEG」「なんかWebPとかいうのもあるらしいけどよくわからん」くらいの解像度で適当に使っていました。しかし、最近の開発でLighthouseスコアのチューニングをしてみたところ、色々新しい知見が溜まったので、自分用の備忘録として残しておこうと思います。 3行まとめ ちゃんと複数の解像度の画像を用意しようね WebPやAVIFといった次世代フォーマットも使ってみようね <picture> と <source> は便利 画像のサイズを複数用意する 表示するディスプレイの解像度に合わせて、表示する画像の大きさを調整すること

                                                                      解像度とフォーマット対応状況の両方に配慮してWebP画像やAVIF画像を扱う

                                                                    • ₲$₭ @__gsk__ エルデンリングのレラーナを﹁思考﹂のみで倒す女性。自分でチューニングした非侵襲型脳波読み取りデバイス(EEG)を使ってる。 思考を操作にアサインするチューニングがものすごく大変らしいが、それを超えたら入力デバイスとして特定分野で優秀な可能性がある。もはや魔法。  



                                                                      ● 3 users  

                                                                      ● x.com  

                                                                      ● アニメとゲーム  
                                                                      ●2024/06/24
                                                                        

                                                                      • AWSアーキテクチャー図作成おすすめサイト - Qiita


                                                                        AWSアーキテクチャー図作成おすすめ❕ AWSを利用したシステム構築の要件定義、基本設計、詳細設計 AWS︵Amazon Web Services︶を利用したシステム構築においては、要件定義、基本設計、詳細設計の各フェーズでさまざまな要素を考慮する必要があります。この記事では、コスト、信頼性、セキュリティ、運用自動化、パフォーマンスに重点を置きながら、それぞれのフェーズでの考慮事項について解説します。 ︻要件定義︼ コスト 予算設定: 初期投資および運用コストの予算を設定し、各サービスのコストを把握します。 コスト最適化: 必要なリソースの選定を行い、予算内で最大のパフォーマンスを発揮するよう設計します。リザーブドインスタンスやスポットインスタンスの利用も検討します。 信頼性 可用性: サービスの可用性要件を定義し、冗長構成やフェイルオーバー機能を組み込む計画を立てます。 バックアップ:
                                                                          AWSアーキテクチャー図作成おすすめサイト - Qiita

                                                                        • 加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実

                                                                          加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function

                                                                            加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実

                                                                          • 賢い生成AIが出た時それを最大限活かすデータの準備は？　比戸将平氏・中山心太氏・中村龍矢氏が考えるLLMの“課題”


                                                                            生成AIによって作業は楽になるけれど、レビューは楽にならない 田中邦裕氏︵以下、田中︶‥ここからは活用上の課題に入っていきたいと思うのですが、これは順番に当てても大丈夫ですかね。では、中山さんから紹介してもらえればと思います。お願いいたします。 中山心太氏︵以下、中山︶‥そうですね。今の生成AIがこの後どうなっていくかというと、作業は楽になるけどレビューは楽にならない。先ほど契約書のレビューの話が出たので﹁うっ﹂て思っちゃったのですが、作業は楽になるけどレビューは楽にならないというのが、この後に起こっていくことかなと思っています。 僕は、仕事は基本的に2種類に大別されると思っています。仕事は2種類あって、1つは作業です。これは手を動かして実際の成果物を作ることで、今の生成AIの支援を比較的受けやすいと思っています。 一方でレビューは何かというと、人の成果物を評価して修正を指示すること、そし
                                                                              賢い生成AIが出た時それを最大限活かすデータの準備は？　比戸将平氏・中山心太氏・中村龍矢氏が考えるLLMの“課題”

                                                                            • 無二のヘヴィ・リフを生み出した、悪魔の二本角。トニー・アイオミのSG | ギター・マガジンWEB｜Guitar magazine

                                                                              1961年の登場以来、世界中で長きにわたり愛され続けているギブソンSG。その逸話や魅力を、ギタリストとの物語をとおしてお届けする“ロックの歴史を作り上げた、伝説のSG特集”。第4回は、ブラック・サバスのトニー・アイオミ。彼とギブソンSG＆SGタイプの物語をお届けしよう。 文＝細川真平　Photo by Ian Dickson/Redferns 偶然手に入れることが出来た左利き用のSGスペシャル ロックの楽曲において、リフの重要性は言うまでもない。リフこそがロックをロックたらしめていると言っても過言ではないほどだ。 だからこそ、ロックの名曲と名リフは切っても切れない関係性があるが、ブラック・サバスの楽曲群は、レッド・ツェッペリンと並ぶほどに名リフの宝庫と言っていいだろう。 リフ・メーカーとしてのジミー・ペイジとトニー・アイオミを大雑把に比較すると、ペイジのリフには躍動感があり、アイオミのリフ

                                                                                無二のヘヴィ・リフを生み出した、悪魔の二本角。トニー・アイオミのSG | ギター・マガジンWEB｜Guitar magazine

                                                                              • TensorRTとTriton Inference Serverで推論サーバの性能を劇的に改善し本番導入した話 - LayerX エンジニアブログ


                                                                                機械学習エンジニアの吉田です。前回は NVIDIA Triton Inference Server の性能を検証した話を書きましたが今回はその続編となります。 tech.layerx.co.jp 前回の記事以降も継続してTriton Inference Serverの検証を重ねた結果、推論サーバの性能を大幅に改善することができ、無事本番に導入することができました。 この記事では本番導入までにどのような改善や検証を行ったのか書きたいと思います。 はじめに 背景 バクラクでは請求書OCRなどの機械学習モデルを開発しており、リアルタイムで推論結果を返す必要があります。 推論APIはNginx、Gunicorn w/ Uvicorn、FastAPIで実装され、PyTorchモデルをGPUで推論、SageMaker Endpointでサービングしており、 リリース以降問題なく稼働してきましたが、お客
                                                                                  TensorRTとTriton Inference Serverで推論サーバの性能を劇的に改善し本番導入した話 - LayerX エンジニアブログ

                                                                                • EMが疲弊する要因は？ LayerXあらたま＆産業医・大室正志が考える、管理職がヘルシーに働くコツ - エンジニアtype | 転職type

                                                                                  NEW! 2024.06.20 働き方 EMLayerX 近年、組織作りにおける「心理的安全性」の重要性は多くの人が知るところとなっている。特に長らく売り手市場が続いてきたエンジニアリング組織では、優秀な人材の採用や定着のために心理的安全性の高いチームビルディングが重要事項の一つとなっている。 その役割は、多くの組織でEMが担うケースが多いだろう。メンバーのケアに注力するあまり、自身のメンタルヘルス管理は後回しになっているEMもいるのではないだろうか？ EMも含め、組織に属する全員がヘルシーに働けてこそ「良い組織」だ。そこで今回は、EM経験を持つLayerXのあらたまさんこと新多真琴さんと、30社を超える企業で産業医を務める大室正志先生に、それぞれの視点から「EMが疲弊してしまう要因」と「EM自身が心身ともに健康的に働くために大事なこと」を聞いた。 LayerX 新多真琴（あらたま）さん（

                                                                                    EMが疲弊する要因は？ LayerXあらたま＆産業医・大室正志が考える、管理職がヘルシーに働くコツ - エンジニアtype | 転職type
                                                                                  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 次のページ

                                                                                  はてなブックマーク

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