@sakurai どっちかというと、ちょうどいいサイズのタスクを切り出すのが難易度が高そうですというところですね。。実質、一週間あたり１０〜１２時間とかそんなもんだと思うので。４週間かかるタスクを１つではなく、一週間のタスクを毎月４つ、とか、せめて二週間単位とかかな。。とかですね。そのへんがうまくやれるのかと偉い人たちから突っ込まれてますね。
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プロ野球観戦におけるジェット風船の応援は、1978年に広島東洋カープのファンが、甲子園球場でジェット風船を飛ばしたのが始まりとされる。
しかし、一般的にプロ野球の応援の代名詞的なイメージとして定着したのは、1985年の阪神タイガース優勝時に甲子園を埋め尽くした阪神ファンが一斉に放ってからである。
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awsのcloudtrailで別のAWSアカウントにCloudTrailログを送る設定について教えて下さい。ログを暗号化する必要もあり、暗号鍵をどうすればいいのかも教えて下さい。
とか
awsのamazon connectを使う場合に、監視対象とするメトリクスをどれにすればいいのかを教えて下さい。またアラート送信のしきい値をどのように設定すればいいかを教えて下さい。
とかをgpt-4に聞いてみているが全然問題ない感じ
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で、Googleがなんか出してきた
Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/generative-ai-for-businesses-and-governments
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今この瞬間のスナップショットとして良いまとめ（なぜか上から
見てるソースがほぼ一緒だからそう思うだけかもだけど、最近の話を一通り網羅してる。
偉い人に説明する時、これをさらにサマリすれば良さそう
あとばんくしさん転職しちゃうんだな。求人イベントとかに駆り出されまくってて、でもコードも書いてますとか言ってて、そんなの長続きしないだろと勝手に心配してました（もちろん赤の他人
データの民主化とこれからのAI組織｜ばんくし｜note https://note.com/vaaaaanquish/n/n228744f30bf3
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良いまとめ
【西川和久の不定期コラム】「stable diffusion-webui」を無料のクラウド環境「Google Colab」で爆速で動かす！ - PC Watch https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/1485422.html
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実写版ぼざろ、ではないけど。。ちょっと鳥肌たちますね
もとスクールフードパニッシュメント（通称スクパニ）、La La Larksとか、結構こっちがわの人がメンバー
https://twitter.com/BTR_anime/status/1635204061128704000?s=20
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というわけで次はこの手のやつをいろいろためそうかな やっぱLangChainでいろいろ組み立てるのが一番面白そう。（この記事自体はLangChainベースじゃないけど）
ChatGPT APIと検索APIを使ってBingGPTに似たシステムを作ってみる - Qiita
https://qiita.com/sakasegawa/items/f52bd94549c59f1ebaf4
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Mediumのモデルだとスピードはまあまあだけど、使い物にならん
↓
動きスパをういじろうと思いますが、M1では動かず。
材が作ったC+版というのがMをしているようだ
そこでシェアーを
パイソンから呼び出すということをやる
やたらと「ご視聴ありがとうございました」って入ってくるんだけどこれなにかへんなデータで学習しちゃってないです？？ｗ
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とりあえずipfs（bittorrentらしい）で一番小さい7GBのファイルをダウンロード中。。220GB全部落とさなくても良さそう。
Running LLaMA 7B on a 64GB M2 MacBook Pro with llama.cpp | Simon Willison’s TILs https://til.simonwillison.net/llms/llama-7b-m2
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@masaka 自己レス
> 3 松尾先生が言ってる、数百億かけて作れというのはどの部分で、何ができるの？（でかいファイルだと思うけどそれはどんなフォーマットで、どうやって使うの？共通のインターフェースが有るの？）ついでに言うと、ファインチューニングってのはそのファイルに書き込む感じ？
これがつまりLLM。なのでこの辺り知りたければオープンソース化されているコードを読む、が今やるべきことかな
小さめのllamaを手元で動かすときに、動いてるソースを全部読めば良さそう。
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@masaka まあもうちょっと言うと（長い）、プロンプトというのはここに書いてあるような文字数で言うと４０００文字くらいの、ベース情報で、人力でそれを書くと言うよりはそれをうまく選ぶ（キーワードを渡してchatgpt側で選択させるわけだが、そのキーワードの選び方や条件設定）および、指示の出し方（こんなフォーマットで、これくらいの粒度で、例えばこんな感じ）とのセット、かな
人間相手の指示出しとそんなに違いはないという感じか。。
自分のはてなブログをChat GPTにつないだ - hitode909の日記 https://blog.sushi.money/entry/2023/03/10/190000
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@masaka あとこれ自分メモですが、chatgptはコマンドライン回帰ということかなと思う
で、英語話者と日本語話者ではコマンドラインに対する感覚に違いがある（私見）のが色々あとで効いてくるのでは
なんというか、英語ネイティブの人がコマンドラインやプログラミングコード書いてる時の脳の動きがちょっと違うように思うんだよね
日本語プログラミング言語で日本人がコード書く時の脳の動きを想像してみてください あるいは、変数名やメソッド名を日本語でプログラミングするところ
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未経験にちょっと技術っぽい毛が生えた感じの人を外注さんとして７５万で雇って、数年経って育ち始めたあたりで撤収させられ、次の新人にちょっと毛が生えたくらいの人がやってきてイチからお勉強しなおし、みたいな無限ループ問題はなんとかならんのか という話を社内BP面談スレに書き込んだ
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