#エンジニア系記事まとめ

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noteに投稿されたエンジニア系の記事のまとめ。コーディングTIPSよりは、考察や意見などを中心に。

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IT エンジニアを正社員で採用する理由

こんにちは！めもりーです。シードラウンドなどでシステム開発を行う際に必ずと言っていいほどでる問題がエンジニアを採用するべきか。採用するなら業務委託か正社員か。採用しないなら外注かです。エンジニアリングマネージャー成り立ての当時は，あまり契約形態に拘りはなかったですが，今の私であれば正社員数名を採用かつシリーズによって何人かの業務委託と即答できます。このような考えに至った経緯を順を追って解説していきます。 ※ 以下の文は，業務委託 = フリーランス，外注 = 受託

AI時代のプログラマの在り方

ChatGPT 4がリリースされてから、近い将来プログラマという職業はどうなってしまうのだろうと、と不安になったのですが、ようやく考え方が整理できたので書いてみたいと思います。 AIと過去のテクノロジーの違い今までもディスラプティブなテクノロジーは自分の人生で何回か登場しています。そもそもパーソナルコンピュータが衝撃的でしたし、自分が大学生の時に体験したインターネットもそうでした。スマートフォンもかなりのものでした。　しかし、私はそれのどれも「脅威」は感じたことがありませ

ChatGPTプロンプトテンプレート例文集

文章を作成メタディスクリプションを作成質問を引き出すSEOキーワード調査コードの解説をしてもらうプロダクトのアイデア出し献立を考えてもらうHTMLからCSSを作成する（型のみ）ロゴデザイン練習のお題画像を認識してもらうYouTube動画の脚本をつくるサービスの規約違反チェック抽象化するYouTubeの解析をするお詫びメールタイトル案を考える自然言語プログラミングで動的計画番外編TwitterでAIの最新情報をシェアしてますのでよければフォローください！

日本語Alpacaデータを用いてJapanese-Alpaca-LoRAを作ったので公開します【期間限定デモページあり】

⚠️注意今回公開するのはLoRAを用いて作成したLLaMAの日本語化Adapterでありモデル自体ではありません。 LoRAをマージするベースのLLaMAは商用不可であり、今回公開するAdapterで日本語化したモデルも商用利用はできません。 OpneAIの利用規約で、OpenAIサービス、ChatGPTの出力結果を競合モデル開発用途に利用することはできませんコンテンツ生成者はできません。詳細は記事後半で述べていますが利用規約が適用されるのはコンテンツ生成者までです。

ChatGPTや大規模言語モデルによる変化とソフトウェア開発の雑感

GPT-4とChatGPT Plus、ただただ驚嘆するばかりですね。SNSのタイムラインや知人など狭い観測範囲ですがこの話題ばかりという印象です。LayerXでも毎日話題で同時多発的にエンジニア陣が色々なアプローチを試してはデモをしています。楽しい。この衝撃をソフトウェアエンジニアとして咀嚼してみたので、雑記としてChatGPT Plus先生にまとめてもらいました。ちなみに長々と書いていますが、大雑把には下記のようなことを考えていました。コードの生成だけでなく、実行で

行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する

今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んで

データの民主化とこれからのAI組織

はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。（スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、

エンジニアとビジネスの距離感の難しさ

はじめにタイトルの通り最近「ソフトウェアエンジニアがビジネスの話をする」って極論かなり難しくねと思っており、まだまだ自分の中にも答えはないが書いてみる。逆に読むと良い記事、書籍、論文があるなら教えて欲しい。背景近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。これは本当に良いことだと思っていて、技術や業界全体の経験の積み重ね、研究活動によって、技術やノウハウがコモディティ化したこ

ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました

イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。しかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部の

ChatGPT API の使い方

「OpenAI」の記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡

ChatGPTで1日分のSlackを要約してくれるスクリプトを作りました

Slackって読むの大変ですよね。っていうかもうみんな追いかけるの無理でメンションしか読んでないですよね？でも、全体感は把握しておきたい。そんな人のために昨日発表されたChatGPT APIを使って、SlackのチャンネルをGPTが読んで短くまとめてくれるスクリプトを作りました。 OpenAIへの登録(要課金)とGitHub Actions(要課金)だけで、朝早くに昨日のSlackのPublic channelの内容をチャンネルごとに要約して投稿してくれます。かなりの

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