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
![[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〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
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
お久しぶりです、ANDPADボードの tomtwinkle です。 この記事はGoの go:linkname 騒動は 6/18に行われた Go Bash で話した内容を要約したものです。 そもそも go:linkname とは何かといえば internal packageやprivate var/funcなど普通はアクセスできないオブジェクトシンボルをエイリアス出来るようCompilerに指示して、アクセス可能にするcompiler directiveです。 go:linkname はprivateな変数へアクセス可能な便利なものでしたが unsafe packageのimportを必須とする通り、せっかく互換性や安全を考慮して作られているGoプログラムを簡単に破壊できる諸刃の剣でした。 詳細は発表スライドを見てください。 go:linkname 禁止騒動 Go 1.23 のリリースまで2
公開日 2024/06/18更新日 2024/06/18身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 多くのIT企業では、ユーザーに対してより高品質で安定した体験を提供するために、システムアーキテクチャを進化させ続けています。 本特集では、日常生活の中で多くのユーザーに利用されているサービスのアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々から、技術選定の背景や意図、そして現在のアーキテクチャの課題から未来への展望まで、詳しく伺いました。この記事を通じて、各企業のエンジニアたちがどのように技術的な課題を克服し、システムの柔軟性と効率を高めているのか、知見を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております アソビュー株式会社 アソビュー株式会社では「遊び」という領域に対し、マーケットプレイス型EC「アソビュー！」やD2C型SaaS
生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
ダンジョン飯。ライオスのキャラクター、世の作家が抱える「どうやれば強烈な個性が獲得できるんだ……」という悩みに、「スペック・姿・人格的に取り立てて強烈な個性はないが常に『……ん？』という二度見するような強烈な違和感を放つ」で攻略している話
はじめに 1年半ほどObsidianというノートアプリを使い、Qiitaにも記事を３つほど公開をしていました。 効率的に成長するためのデジタルノート術(Obsidian x Zettelkasten(LYT Framework)) コーディングのようにノートを取る技術 がんばらないObsidianノート術 確かにNotionやEvernoteとは違う感覚のノートアプリであり、双方向リンクを利用したグラフで繋げていくノートに当時は感動を覚えました。 その反面、Obsidianを百パーセント有効に活用できていたかと聞かれると「はい」と答えることは難しいと感じています。がんばらないObsidianノート術の記事はまさにその一角であり、Obsidianの拡張性と自由度に翻弄されてしまわないように書いた記事です。 1年半を通して紆余曲折した中、先日新しいツールとの出会いがあり、自分に合うツールを見つ
株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2023年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは！ 2023年度エンジニア新卒の、吉田です。 株式会社リクルート 新卒エンジニアコースでは、部署への配属前に、BootCampと呼ばれる新人研修を行っています。 本日は2023年度の研修の内容を、実際に受講した新卒の立場から紹介させていただきます。 研修の内容については毎年反響をいただいていますが、今年度も一段と進化し、より充実した研修でした。 ページ下部に研修資料を公開していますので、ぜひ研修の雰囲気を感じ取っていただけると嬉しいです。 研修の概要 エンジニアコースの新人研修は、配属後にスピード感を持って成長できるようになることを見据え、 「さまざまな技術領域の講座を受け、興味関心を広げて、知らなかった好奇心に出会う」 「現場で求められる『仕事への取り組みスタンス』をつかむ」 「気軽に相談できる仲間（同期）をつくる」 の３点が目的とされています。 今年度は、入社前に行われたスキ
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
みんな知らない、知ると得するAirPodsの隠し機能
AIを使った論文の読み方
追記(04/14)今時点で頂いているトラバもブコメもすべて目を通しました。 はてなの皆さん、増田の皆さんたくさんの反応ありがとうございます。 どうしたもんかと悩んでる状況の中で、エージェントの人に話してもあまりピンと来ない反応が返ってくるし、周りに相談出来る人もいないしで、かなり勇気づけられました。 とりあえず今時点で返せる分だけお返事返しておこうと思う。 フィヨルドブートキャンプやれば？ 恥ずかしながらこんなサービスがあるのを知りませんでした。 今の状況では1000時間学習してから転職ってのは難しいんだけど、転職活動終えたら利用してみたいなという気持ち。 開発に夢見すぎ 自己評価低い その通り、かもしれない。 技術記事とか書いてアウトプットしてる同世代以下の優秀な技術者たち見てて、自分とのスキルギャップに絶望してたところだったんだ。 5年弱ぐらいローコードじゃなくて、コーディングで実務経
スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
こんにちは！Dev Branch で Engineering Manager をしている大坪です。この記事は Coporate HR 主催のは「明日をチョット良くする スキルうぉんてっどり塾」(internal) の第一回「業務コミュニケーションをサクサクにする研修」の資料として執筆した社内報を一部修正して作成しました。（ウォンテッドリー社員向け：社内報リンク） ざっくりまとめ コミュニケーションは丁寧さだけではなく内容をチューニングしよう相手が知りたいことを伝えよう相手が知りたいことを「相手の意思決定ロジック」から逆算しようはじめに今回の研修では、業務コミュニケーションをサクサクにする方法について考えます。コミュニケーションの先には必ずコミュニケーションの受け取り手に変化が生まれます。業務においてはその変化の中で特に重要なものに意思決定/行動があります。この2つをスムーズにして決めるべき
こんにちは、一休.comスパ(以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください！ https://t.co/Y0SPmDE4yZ この記事のコメントみてると、少し我々のシステムの要件が伝わってないというかそこの説明が記事に不足しているように思った。ので以下その補足— naoya (@naoya_ito) March 29, 2024 現在の実装 スパは予約を受け付けるために在庫の
長いのでAIくんの代わりに要約します。言いたいことはタイトル通り。 「ハルシネーションを叩くな」終わり。 ①各種LLMの性能比較GPT系の今の性能はゴミクズ。マジで頭悪い。 例をあげよう。 簡単な論理クイズだ。 ###文章### Aさんは自身はCさんとは別人であると主張している。 Bさんは、Cさんの発言を記事でまとめ、プライバシー侵害をした。この記事をDと呼ぶ。 Aさんは、Dを、自身へのプライバシー侵害だと主張し、Bさんを訴えた。 ###質問### この文章に矛盾はありますか？ 簡単すぎる。もはや論理ですらない。 人間なら一瞬でわかるレベルの矛盾である。小学生でも分かると思う。難しい知識や思考は必要としない。 では、色々なLLMの回答がこちら。 Copilot（旧 bingai）この文章を読む限り、矛盾は存在しないように見えます。AさんはCさんとは別人であると主張しており、BさんはCさんの
モチベーションを上げなくても組織がうまくいくたった1つの理由
株式会社北の達人コーポレーション代表取締役社長 1968年、神戸生まれ。株式会社リクルート勤務後、2000年に北海道特産品販売サイト「北海道・しーおー・じぇいぴー」を立ち上げる。 2002年、株式会社北海道・シー・オー・ジェイピーを設立（2009年に株式会社北の達人コーポレーションに商号変更）。 2012年札幌証券取引所新興市場「アンビシャス」、2013年札幌証券取引所本則市場（通常市場）、2014年東京証券取引所の市場第二部（東証二部）、2015年東証一部と史上初の4年連続上場。2017年、時価総額1000億円。2019年、「市場が評価した経営者ランキング」第1位（東洋経済オンライン）。日本政府より紺綬褒章7回受章。 「びっくりするほどよい商品ができたときにしか発売しない」という高品質の健康食品・化粧品で絶対に利益が出る通販モデルを確立。「北の快適工房」ブランドで、機能性表示食品「カイテ
アジャイルでも、ウォーターフォールでもない。リクルートの新決済システムは「異色のコラボ」で作られた - はてなニュース
アジャイル・スクラム開発とウォーターフォール開発──開発手法を巡ってしばしば対立項に置かれるこの二つのスタイルは、考え方はもちろん、段取りやマネジメントの方法もまるで異なります。そんな全く異なるスタイルをとる二つのチームがコラボレーションし、開発プロジェクトを推進していくことは現実的に可能なのでしょうか？ そんなコラボレーションを、決済というミッションクリティカルな領域で実現し、新たなシステムのリリースにこぎ着けた実例がリクルートにはあります。 英語や英会話の学習を支援する『スタディサプリENGLISH（以下、スタサプENGLISH）』では、今や主流となりつつあるサブスクリプションモデルに決済システムが対応できていないという課題がありました。そこで、決済・金融関連のシステムを開発するチームと共同で、新たな決済システムの開発に取り組みました。 『スタサプENGLISH』のチームは、内製の開発
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
「ChatGPTによる新規事業開発の進化」をテーマに、リブ・コンサルティングが新規事業やサービス開発に取り組む人に向けたイベントを開催。同社の先進技術研究組織「ACROBAT」の所長・森一真氏が、ChatGPTを新規事業開発に活用する方法を語りました。 前回の記事はこちら AIに適した知的労働 森一真氏（以下、森）：データの分析も知的労働ですし、チームビルディングもある意味知的労働かなと思いますが、特に情報処理的で、かつ問題が曖昧ではなく、ちゃんと定義できるものほどAIに向いています。いわゆるリサーチや分析はどんどん優先的にAIに置き換わっていきます。 新規事業アイデアは（スライドの）真ん中にあるんですが、若干情緒的なところや文脈的なところもありつつ、リサーチ等の情報処理的な業務負荷が著しく高いので、うまくプログラムを組むことでかなりAI化が進みやすいと思います。 逆にリーダーシップやチー
大槻ケンヂ「今のことしか書かないで」(第22回)長い長いツアー
本連載が好評ということで、『ぴあ』さんにトークイベントを開催させてもらった。 「のほほん学校」と題して3月1日に渋谷のduoで行われた。 ゲストは漫画家のみうらじゅんさんとPOLYSICSのハヤシヒロユキさん。みうらさんとハヤシ君だもの、それはもちろんゲラゲラ爆笑大会になったに決まっている。 みうらさんは安齋肇さんと一緒に鳴門のうず潮を見に行った時、観光船に乗り合わせた修学旅行生の一団に「ビートルズさんですよね？」と言って囲まれたという話を聞かせてくれた。長髪髭の両氏を後期ビートルズさんの一体誰と間違えたものかは不明だが、みうら＆安齋両氏は「若者の夢を壊してはいけない」ので、「イエス」と答え、サインにまで応じた。そして引率の先生が「ちょっとビートルズさん忙しいからみんなもう散ってぇ」と命じるまでビートルズさんに成り切ったのだそうだ。 ハヤシ君はトレードマークの黒ブチ眼鏡が実はダテであること
Google Analytics 4 以外でウェブサイトを分析・改善するための無料ツール群とオウンドメディアでの活用法（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 Google Analytics 4はアクセス解析ツールのスタンダードとして、多くの企業やサイトに導入されています。しかし利用ハードルが高いのもまた事実です。数多くあるレポートや、自由度が高すぎて迷ってしまう探索レポート、独自の用語なども沢山あり、利用に苦労されている方も多いのではないでしょうか。 そこで、GA4以外でウェブサイトのユーザー行動を理解し、サイト改善するためのツールを厳選して紹介します。今回紹介するツールは無料で利用できるものをピックアップしています。無料プランと有料プランの両方があるサービスの場合は、その旨を記載しています。また、無料でも期間限定のサービスは追加していません。 数多く紹介することを目的とせず、全て筆者が利用している（あるいは利用経験があるもの）に絞り込み、その中で良かったと思うツー
DevTools でパフォーマンスチューニング入門 / Introduction to Performance Tuning with DevTools
2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると
データベースとテーブルの作成 テスト用のデータベースtestdbを作成し、パフォーマンスチューニングを検証するためのcompanyおよびpersonテーブルを定義します。 CREATE DATABASE testdb; USE testdb; CREATE TABLE company ( company_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_name VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE person ( person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_id INT, person_name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCH
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
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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
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
[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〜
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身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
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