エピソード

  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240705

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240705
    2024/07/04
    関連リンク 「セキュリティ脆弱性に対するサイバー犯罪については、もう心情的に白旗を上げてしまい、技術的には対策が打てたとしても、運用が追いつかない…」という指摘が秀逸すぎる話 このTogetterまとめは、情報処理安全確保支援士の資格を持つケビン松永氏が、企業におけるセキュリティ対策の現状について、自身の経験を踏まえてツイートした内容をまとめたものです。松永氏は、企業がセキュリティ脆弱性対策に追いつけない現状を「白旗を上げてしまう」と表現し、技術的な対策は打てても、運用が追いつかないという現実を訴えています。 具体的には、企業が抱える以下の課題が挙げられています。 常に発生するセキュリティ脆弱性への対応が追いつかない緊急性の高い脆弱性情報への対応が、業務停止のリスクやテストの困難さから遅れる経営層はセキュリティ対策が売上増加に直接貢献しないと捉えがちで、投資意欲が低い従業員のセキュリティ意識が低く、対策の徹底が難しい 松永氏は、これらの課題を克服するためには、経営層から現場までセキュリティ対策への意識改革が必要だと訴えています。また、システムの設計段階からセキュリティを考慮することや、従業員へのセキュリティ教育の強化も重要であると指摘しています。 このTogetterまとめは、セキュリティ対策に携わるエンジニアにとって、現状の課題と今後の取り組みの方向性を考える上で参考になる内容です。 引用元: https://togetter.com/li/2395490 DMMプラットフォームにおけるTiDBの導入から運用まで 本資料は、DMMプラットフォームにおけるレガシーシステムのリプレイスプロジェクトで、New SQLであるTiDB Cloudを採用した背景、Spannerとの比較、運用状況について解説したものです。DMMプラットフォームは、会員、決済、ポイント、不正対策など、120名以上のエンジニアが16チームで約40のマイクロサービスを開発・運用しており、ピーク時19,000RPSの負荷に対応しています。 レガシーシステムのリプレイスプロジェクトでは、インフラのクラウド化とGoへの書き換えが必要となり、オンプレでMySQLを利用していた認証・認可チームは、クラウド環境でもMySQLを利用することの懸念から、NoSQLやNew SQLの採用を検討しました。最終的に、Spannerの論文を参考に開発されたOSSのNew SQLであるTiDB Cloudを採用しました。TiDB Cloudは、MySQL互換性が高く、開発・運用作業やエコシステムをそのまま活用できるため、DMMプラットフォームのレガシーシステムのリプレイスに適していました。 TiDB Cloudを採用したことで、DMMプラットフォームは、インフラ運用を完結させ、Writeの水平スケールを実現しました。また、TiDB Cloudは、OLAP機能もサポートしており、TiFlashを導入することで、分析処理も可能になりました。移行作業は、エンジニア2名で半年ほどかかりましたが、カナリアリリースやデータ同期チェック期間などを考慮すると、実際の工数はもっと短縮できたとのことです。移行後のレイテンシは、認証チームのアプリケーションで全体的に20~30msecほど上昇しましたが、許容範囲内でした。 TiDB Cloudは、安定して動作していますが、管理画面が使いづらいなど、改善点もいくつかあります。今後、オートスケーラーやマルチテナント型クラスターなどの機能が追加されることを期待しています。 引用元: https://speakerdeck.com/pospome/dmmpuratutohuomuniokerutidbnodao-ru-karayun-yong-made 要件定義の目的とゴールとは この記事は、システム開発における要件定義の目的とゴールについて解説しています。要件定義は、設計や実装の前段階であり、「何を作るか（What）」を明確にするプロセスです。要件定義の目的は、設計プロセスを円滑に進めるための明確で具体的なインプットを提供することです。そのため、要件定義では、具体的な開発品目、各開発品目に対応するシステムの機能要件、セキュリティ、性能などの非機能要件を定義する必要があります。これらの成果物は、開発チームが設計・実装すべき対象と要件を把握するために不可欠です。しかし、最低限の要件に加えて、システム全体像や構造を明確にするために、データ構成や...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240704

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240704
    2024/07/03
    関連リンク FigmaのAI機能でApple製アプリにそっくりなUIが生成されて機能が一時無効化 - GIGAZINE Figmaは、文章からUIレイアウトを生成できるAI機能「Figma AI」をリリースしました。しかし、ベータ版提供開始後、ユーザーから「Apple製アプリとそっくりなUIが生成される」という指摘があり、Figma AIは一時的に無効化されました。FigmaのCEOは、Figma AIはFigmaのコンテンツを学習データとして使用していないと説明していますが、品質管理プロセス不足が原因で、既存アプリに似たUIが生成されてしまったことを認めました。Figma AIは、適切な品質管理プロセスを経て、改めてベータテストが開始される予定です。 引用元: https://gigazine.net/news/20240703-figma-ai-temporarily-disable/ Improve productivity when processing scanned PDFs using Amazon Q Business AWS Machine Learning Blog Amazon Q Businessは、企業のデジタルおよびスキャンされたPDFドキュメントからテキストを抽出することなく、質問に答え、要約を提供し、コンテンツを生成し、インサイトを抽出できる、生成AI搭載のアシスタントです。 Amazon Q Businessは、スキャンされたPDFドキュメントのサポートを追加し、様々なタイプのドキュメントをシームレスに処理できるようになりました。コンソール、AWS SDK、またはAWS CLIを使用して、スキャンされたPDFを含むドキュメントをインデックス化し、質問に答えたり、要約を提供したり、コンテンツを生成したりできます。 Amazon Q Businessでは、直接ドキュメントをアップロードしたり、Amazon S3コネクタを使用してドキュメントをインデックス化したりできます。ドキュメントをインデックス化したら、Amazon Q BusinessのWeb UIを使用して、構造化された、非構造化された、または半構造化されたマルチモーダルスキャンされたドキュメントに対してクエリを実行できます。 Amazon Q Businessは、スキャンされたPDFドキュメントから最も重要な情報密度の高いテキストを識別して抽出できます。また、スキャンされたPDFから構造化されたデータを自動的に識別、抽出、線形化して、ユーザーのクエリに正確に答えることができます。 Amazon Q Businessは、スキャンされたPDFドキュメントの処理を効率化し、生成AIを活用して、企業の生産性を向上させることができます。 引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-productivity-when-processing-scanned-pdfs-using-amazon-q-business/ 突撃！ 隣のキーボード M3 2024 - エムスリーテックブログ エムスリー福岡オフィスの氏家さんは、リモートワークが中心で同僚のキーボードを見る機会が少ないため、エムスリー社員のこだわりキーボードを紹介する記事を書きました。 記事では、氏家さん自身のKiller Whale、デジカルチーム末永さんのErgoDox EZ、AI・機械学習チーム横本さんのBAROCCO MD600 Alpha BT RGB、同チーム三浦さんのARCHISS ProgresTouch RETRO TINY、コンシューマチーム松原さんのkeyball61、同チーム須藤さんのHHKB Studio、Unit4エンジニアOさんのFjell (60%)など、個性的なキーボードが紹介されています。 それぞれのキーボードの特徴やこだわりが詳しく解説されており、キーボード愛が伝わってくる内容となっています。 記事の最後には、エムスリーではキーボードにこだわって開発を進めるエンジニアを募集していることが記載されています。 引用元: https://www.m3tech.blog/entry/2024/07/03/110000 「島耕作かよ」ワタサバこと『ワタシってサバサバしてるから』いつの間にか”政界編”が始まっていて、サバサバ女・網浜さんは新人議員になっていた 「ワタシってサバサバしてるから」という漫画の主人公、網浜奈美が、政界編に突入したと話題になっています。以前は高校教師として活躍していましたが、今度は新人議員として活躍しています。 ネット上では、網浜さんの活躍ぶりに「島耕作かよ」「網浜さんの履歴書すごいことなってそう」といった声が上がっています。 この漫画は、サバサバしているように見える網浜さんが、様々な職場で活躍していく物語です。政界編では、どんな活躍を見せるのか、今後の展開が注目されています。 引用元: https://togetter.com/li/2394883 お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240703

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240703
    2024/07/02
    関連リンク 「ダークウェブには絶対行くな」ダークウェブで公開されているKADOKAWAのデータへのアクセスや情報の拡散は被害拡大に繋がる行為なのでやめましょう KADOKAWAがランサムウェア攻撃を受け、ダークウェブで情報が公開された事件についてまとめたTogetterです。ダークウェブへのアクセスや情報の拡散は、被害を拡大させる危険性があるため、絶対にやめましょう。情報漏洩の確認方法や、ダークウェブへのアクセスが危険な理由などが説明されています。 今回の事件は、「ニコニコ超開示」というネタでSNSで話題になっていますが、決して笑える話ではありません。個人情報が流出している可能性もあり、悪意のあるウイルスに感染する可能性も高いです。 ダークウェブへのアクセスは、セキュリティ対策が万全でないと、自分のPCがウイルスに感染したり、個人情報が盗まれたりする危険性があります。また、ダークウェブから情報を取得して拡散することは、犯罪行為に当たる可能性があります。 もし、ダークウェブにアクセスしてしまった場合は、すぐにセキュリティソフトでウイルスチェックを行い、セキュリティ対策を強化しましょう。また、個人情報が流出していないか、確認することも重要です。 今回の事件は、企業のセキュリティ対策の重要性を改めて示すものであり、エンジニアとして、セキュリティ対策の知識を深め、安全なシステム構築を目指していく必要があります。 引用元: https://togetter.com/li/2394395 KADOKAWAのハッキングの話が雑すぎるので書く この記事は、KADOKAWAのハッキング事件について、エンジニアの視点から解説しています。著者は、今回のハッキングは、KADOKAWAのサービスそのものやクレジットカード情報ではなく、社内システムに置かれていた従業員や取引先の情報、取引内容などが漏洩した可能性が高いと推測しています。 具体的には、人事、経理、営業などが利用するファイルサーバーが攻撃された可能性があり、従業員の氏名や勤務時間などの情報が流出した可能性があると述べています。 著者は、今回のハッキングの原因は、社内システムへの十分な投資とセキュリティ対策が不足していたことにあるのではないかと指摘しています。特に、社内システムのセキュリティ対策は、外部向けのサービスに比べて後手に回りがちな傾向があり、KADOKAWAも同様の状況だった可能性があると示唆しています。 記事では、KADOKAWAのハッキング事件を例に、企業における社内システムのセキュリティ対策の重要性を改めて認識する必要があると訴えています。 引用元: https://anond.hatelabo.jp/20240702102611 【ニコニコ超開示】ハッカー集団BlackSuit、身代金の支払い期限が過ぎた為、盗んだKADOKAWAのデータを公開開始 ハッカー集団BlackSuitが、KADOKAWAに対するランサムウェア攻撃で盗んだデータを公開しました。KADOKAWAは6月8日にサイバー攻撃を受け、サービスが停止しました。BlackSuitは身代金の支払い期限を7月1日としていましたが、支払われなかったため、データを公開した模様です。公開されたデータには、従業員の個人情報、取引先との契約書、N高生徒の情報などが含まれているとされています。 引用元: https://togetter.com/li/2394374 「風呂格闘」海外ミームになったゲームに10年越しの続編がSteamで登場！『プリンちゃんとお風呂に入ろう2』7月12日配信予定 Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト 海外で「風呂格闘ゲーム」として話題になった成人向けゲーム『プリンちゃんとお風呂に入ろう』の続編、『プリンちゃんとお風呂に入ろう2』が、2024年7月12日にSteamで配信されることが発表されました。前作は2013年にDLSiteで発売され、お風呂の中で繰り広げられる激しい格闘戦が話題となり、海外の一部でミーム化しました。新作では、舞台は変わらずお風呂場ですが、ゲーム内容はシールを奪い合うアクションゲームに進化しています。前作から約10年越しとなる続編の配信は、海外での人気を受けてのことかもしれません。Steamに加え、DLSiteでも配信される予定です。 引用元: https://www.gamespark.jp/article/2024/07/02/142881.html お便り投稿フォーム （株式会社ずんだもんは...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240702

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240702
    2024/07/01
    関連リンク Pythonの爆速化！　ピュアPythonに組み込まれている機能でコードの最適化を実現するには この記事は、Pythonの処理速度を向上させるためのテクニックを紹介しています。ツールやライブラリに頼る前に、ピュアPythonに組み込まれている機能を活用することで、コードの最適化を実現し、パフォーマンスを劇的に向上させることができるという内容です。 具体的には、プロファイリングツールを使ってコードのボトルネックを特定し、リスト、セット、ディクショナリなどのデータ構造の効率を改善する方法、ネットワークアクセスを減らすためのローカルキャッシュの活用方法、ラインプロファイリングを使ったコードの各行の処理時間の分析方法などが解説されています。 この記事では、気象データのダウンロードと分析を例に、これらのテクニックを実際にコードに適用する方法を詳しく説明しています。新人エンジニアでも理解しやすいように、コード例や図解を用いて解説しているため、Pythonのパフォーマンスチューニングについて学びたいエンジニアにとって、非常に参考になる内容となっています。 引用元: https://codezine.jp/article/detail/19715 価値のある機能をユーザに早く届けるための大企業エンジニアの挑戦 / Achieving Faster Delivery of Customer Value Features in a Siloed Organization NTTコミュニケーションズのエンジニア2名が、大企業におけるアジャイル開発の課題と、その克服に向けた取り組みについて解説しています。 従来の縦割り組織では、企画、開発、運用チーム間の連携不足が、顧客への価値提供を遅らせていました。 そこで、バリューストリームマップを作成し、各プロセスにおけるボトルネックを特定しました。 その結果、企画と開発の連携強化、開発チームによるリリース作業の自動化、リリース判定会議の簡素化など、様々な改善策を実行しました。 これらの取り組みによって、リリース頻度が3倍以上に向上し、顧客への価値提供を迅速化することに成功しました。 しかし、市場の不確実性によって、開発したプロダクトが顧客のニーズと合致しない場合も発生し、迅速な適応が必要となります。 講演者は、仮説の精度を高めるためのアーキテクチャ決定レコードの活用や、継続的な開発生産性改善の重要性を訴えています。 大企業においても、現場のエンジニアが積極的に行動することで、顧客に価値を早く届けることが可能になります。 引用元: https://speakerdeck.com/nttcom/achieving-faster-delivery-of-customer-value-features-in-a-siloed-organization t-wadaさんの開発生産性の観点から考える自動テストを聴講して悔い改めたこと - shoudaiの日記 この記事は、開発生産性カンファレンスでt-wadaさんのセッションを聴講した著者が、E2Eテストの自動化に関する自身の考え方を改めた経験について書かれています。 著者は、当初、E2Eテストの自動化によって単体テストと比べて工数を削減できると考えていました。しかし、セッションを通して、E2Eテストはテストスコープが大きいため、実行時間が長く、他のサブシステムとの連携に依存するため不安定になるというデメリットがあることを学びました。 セッションでは、テストピラミッドの概念が紹介され、E2Eテストはピラミッドの頂点に位置し、より小さいスコープのテスト（単体テストや結合テスト）で確認できる内容は、それらのテストで実施するべきだと説明されています。 著者は、セッションの内容を踏まえ、E2Eテストはあくまでもシステム全体の連携を確認するための手段として捉え、より小さいスコープのテストを充実させることで開発の効率性と品質向上を目指していくべきだと考えています。 具体的には、テストダブル（MockやStub）を活用して、テストスコープを小さくすることで、テストの実行時間を短縮し、テストの安定性を向上させようとしています。また、テストによって何を確認したいのか、何を保証したいのかを明確にすることで、適切なテストスコープを選択できるようになると考えています。 引用元: https://shoudai.hatenablog.com/entry/2024/06/30/225426 「料理下手なヒロイン」という設定は昔の漫画で定番...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240701

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240701
    2024/06/30
    関連リンク これを知らなければ、C++プログラマを名乗れない。ITエンジニアも驚いた「C言語」の配列の仕組み→「初めて知った」「配列へのアクセスの書き方が糖衣構文」 このTogetterまとめは、C言語の配列に関する驚くべき事実について議論しています。C言語の配列へのアクセスは、一見当たり前に思える書き方ですが、実はコンパイラによって裏側でポインタ操作が行われていることを説明しています。この仕組みは、多くのプログラマが初めて知る内容で、C言語の奥深さを改めて認識させるとともに、ポインタ理解の重要性を示唆しています。まとめでは、C++の書籍「プログラミング言語C++ 第4版」とC言語の書籍「C言語 ポインタ完全制覇」からの引用が紹介されており、配列の内部動作について詳しく解説されています。また、Twitterユーザーの反応も掲載されており、多くのエンジニアがC言語の配列の仕組みについて驚いている様子がわかります。C言語を扱うエンジニアにとって、このまとめは配列の理解を深める上で非常に有益な情報となります。 引用元: https://togetter.com/li/2393030 プログラム、下から作るか？上から作るか？ この記事では、プログラムをゼロから作成する際に、小さな部品を積み上げていく「下から作る」方法と、全体の枠組みを先に決めて中身を埋めていく「上から作る」方法の2つのアプローチについて解説しています。 「下から作る」例として、パーコレーション問題を題材に、main関数から始まり、find、union、mc_onestep、mc_average、mc_allといった関数を順次作成していく過程が示されています。各関数を追加するごとに簡単なテストコードを記述し、動作を確認しながら開発を進める様子がわかります。 一方、「上から作る」例として、LAMMPSという分子動力学法パッケージの出力解析を題材に、main関数、read_file、read_atomsといった関数を、呼び出し順に作成していく過程が示されています。ここでは、ファイルの構造を理解した上で、必要な情報を取得する関数を作成していく方法が説明されています。 どちらのアプローチが優れているかということはなく、プログラムの規模や複雑さ、開発者の好みによって適切な方法が変わってきます。重要なのは、小さな単位でコードを記述し、その都度テストを行うことで、バグを早期に発見し、開発をスムーズに進めることです。 この記事では、具体的なコード例と解説を通して、プログラミング初心者でも理解しやすいように説明されており、プログラム開発の基礎を学ぶ上で参考になる内容となっています。 引用元: https://zenn.dev/kaityo256/articles/programming_howto GCP、AWS、Azure 別に見るクラウド VM への攻撃経路まとめ 本稿では、クラウド内の仮想マシン (VM) サービスに対する潜在的な攻撃ベクトルを特定・緩和するための戦略について解説します。VM はあらゆるクラウド環境で最も利用数の多いリソースの 1 つで、その多さがゆえに、攻撃者らの主要な標的にされています。本稿では、Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP) という 3 つの主要クラウド サービス プロバイダー (CSP) が提供する VM サービスを中心に取り上げます。 VM が侵害されると、同インスタンス内のデータへのアクセスだけでなく、そのインスタンスに割り当てられている権限へのアクセスも、攻撃者に提供してしまうおそれがあります。本稿では、脆弱性の悪用、スタートアップ スクリプトの操作、SSH キーのプッシュ、直接のコード実行、ミドルウェア経由の SSH、シリアル コンソール アクセスといった、攻撃者が VM に侵入するために利用する可能性のある 6 つの主要な攻撃経路について解説します。各攻撃経路について、その前提条件や緩和策を、CSP 別に詳しく説明します。 クラウド環境における VM のセキュリティ態勢維持はきわめて重要です。組織はクラウド セキュリティの取り組みにおいて常に警戒を怠らず積極的に動くことで進化する脅威への対抗戦略を適応させていく必要があります。 引用元: https://unit42.paloaltonetworks.jp/cloud-virtual-machine-attack-vectors/ ゲーム下手がドラクエⅠ、Ⅱ、Ⅲをプレイした感想 ～ドラクエは人生～｜...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240628

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240628
    2024/06/27
    関連リンク Googleフォームの設定ミスによる情報漏えいが多発～あなたのフォームは大丈夫？ 原因となる設定について解説～ - ラック・セキュリティごった煮ブログ この記事は、Googleフォームの設定ミスによる情報漏えい事故が増加している現状を解説しています。特に、回答者全員に結果の概要を表示する設定や、共同編集者を「リンクを知っている全員」に設定してしまうことが危険であると指摘しています。 具体的には、結果の概要を表示する設定をオンにすると、回答者は他の回答者の情報を見ることができ、個人情報漏えいのリスクが高まります。また、共同編集者を「リンクを知っている全員」に設定すると、フォームへのアクセス権を持つすべての人が編集や回答の閲覧を行うことができてしまい、意図しない情報漏えいを招く可能性があります。 記事では、これらの設定ミスを防ぐために、結果の概要を表示する設定をオフにすること、共同編集者を「制限付き」にすることを推奨しています。また、多人数で共同編集する場合には、それぞれのユーザーがGoogleアカウントを取得し、共同編集者にユーザーとして追加する方法が安全であると述べています。 Googleフォームは非常に便利なツールですが、設定には注意が必要です。この記事で紹介された内容を参考に、安全なGoogleフォーム運用を行いましょう。 引用元: https://devblog.lac.co.jp/entry/20240627 Difyの全社活用について、Dify Meetup Tokyo #1で発表しました - Tabelog Tech Blog 食べログを運営するカカクコムは、全社的な生成AI活用プラットフォームとしてDifyを採用しました。その導入事例について、2024年6月23日に開催されたDify Meetup Tokyo #1で発表しました。このイベントは、カカクコムが全面的にバックアップし、250名分の席がほぼ埋まる盛況ぶりでした。発表では、Dify全社導入を決めた背景、導入を進める上で考えていること、そしてDifyアプリケーションのトライアル事例について紹介しました。現在、本格的な導入に向けて準備を進めており、今後もプロジェクトの進捗や得られた知見を発信していく予定です。 引用元: https://tech-blog.tabelog.com/entry/dify-meetup-tokyo-no1-report 全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介 この資料は、株式会社カカクコムの時田充氏が、同社における生成AI活用プラットフォーム「Dify」の導入事例を紹介したものです。 カカクコムでは、2023年から生成AIを様々な業務に導入しており、ChatGPTプラグインやGitHub Copilotなどのツールを活用しています。しかし、個別にシステムを開発する際には、開発時間や運用コストがかかるという課題がありました。 そこで、同社は全社的な生成AI活用プラットフォームとしてDifyを導入することを決定しました。Difyは、生成AIモデルを簡単に利用できるプラットフォームで、社内誰でも利用できるよう、レベルに応じて段階的に活用を進めていく計画です。 Dify導入のメリットとしては、他サービスに比べてコストが抑えられる点、社内環境に構築できる点、ユーザ数ではなくAPI利用頻度に応じた課金体系である点が挙げられます。 資料では、Dify導入の背景、活用戦略、選定理由、Difyアプリケーションの事例紹介などが詳しく説明されています。特に、食べログの店舗紹介記事作成支援や価格.comの製品情報登録作業の自動化など、具体的な事例が紹介されており、新人エンジニアにとっても理解しやすい内容となっています。 引用元: https://speakerdeck.com/tokita_kakaku/quan-she-de-nasheng-cheng-aihuo-yong-puratutohuomutositeno-difynodao-ru-shi-li-shao-jie 子役時代は中学生になったら・大学卒業したら引退も考えてたが、とある作品が終わらず続けてたので声優を続けていたと話す黒沢ともよさん アニメ「響け！ユーフォニアム」の3期最終回が6月30日に放送されます。それに合わせて、黄前久美子役の黒沢ともよさんのインタビュー記事が公開されました。記事の内容は、黒沢さんが声優を続けることになった経緯について語ったものです。黒沢さんは子役時代、中学生になったら、または大学卒業したら声優を引退することを考えていたそうです。しかし、ある作品が終...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240627

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240627
    2024/06/26
    関連リンク [マルチアクター型LLMで要件深堀りの自動化を実現！GigComet 最新アップデートのご紹介TC3株式会社｜GIG INNOVATED.](https://www.tc3.co.jp/gigcometupdate-multi-actor-llm-features/) GigCometは、アイデアを具体化し、開発プロジェクトをスムーズに進めるためのAIツールです。最新バージョンでは、マルチアクター型LLMによる要件深堀り機能が実装され、AI同士がディスカッションすることで、アイデアをより具体的にブラッシュアップできるようになりました。さらに、AIタスク分析機能のアップグレードにより、より正確な価格見積りと高速な分析が可能になりました。また、個別タスクの具体化機能や、プロジェクトに適したTopcoderユーザーと類似コンテストの提示機能により、開発を効率的に進めることが可能になりました。GigCometは現在アーリーアクセス版を展開しており、パートナー企業様も募集しています。 引用元: https://www.tc3.co.jp/gigcometupdate-multi-actor-llm-features/ [Run the strongest open-source LLM model: Llama3 70B with just a single 4GB GPU!by Gavin LiAI Advances](https://ai.gopubby.com/run-the-strongest-open-source-llm-model-llama3-70b-with-just-a-single-4gb-gpu-7e0ea2ad8ba2) この記事では、オープンソースのLLMモデルであるLlama3 70Bを、わずか4GBのVRAMを搭載したGPUでローカルに実行する方法について解説しています。Llama3 70Bは、GPT-4やClaude3 Opusに匹敵する性能を持ち、オープンソースモデルがクローズドソースモデルを凌駕し始めたことを示唆しています。 Llama3 70Bは、AirLLMというライブラリを使用することで、4GBのGPUでも実行可能です。AirLLMは、Llama3 70Bのモデルアーキテクチャに対応しており、MacBookでも実行できます。 Llama3の性能向上には、DPO（Decision-based Policy Optimization）に基づくモデルアライメントトレーニングや、2Tから15Tに増加したトレーニングデータの質と量などが貢献しています。 記事では、Llama3 70Bの性能をGPT-4やClaude3 Opusと比較し、DPOやデータ量増加がLLMの性能向上に重要な役割を果たしていることを説明しています。また、オープンソースモデルの台頭が、AI分野の未来にどのような影響を与えるかについて考察しています。 引用元: https://ai.gopubby.com/run-the-strongest-open-source-llm-model-llama3-70b-with-just-a-single-4gb-gpu-7e0ea2ad8ba2 Expanding Access to Claude for Government \ Anthropic Anthropicは、信頼性が高く、解釈可能で、方向付け可能なAIシステムを構築することを目指しています。Anthropicは、コーディング、カスタマーサービス、創薬、医療研究などの分野で自社のテクノロジーが使用されていることを嬉しく思っており、政府ユーザー向けのサービスを拡大することで、これらのツールをより広く提供したいと考えています。Anthropicは、Amazon Web Services（AWS）の柔軟性とセキュリティを活用し、AIモデルであるClaude 3 HaikuとClaude 3 Sonnetを、米国情報機関（IC）向けにAWSマーケットプレイスで、またAWS GovCloudで提供しています。 Claudeは、政府機関にとって、現在および将来において、幅広い潜在的な用途を提供します。政府機関は、Claudeを使用して、市民サービスの向上、文書レビューと作成の合理化、データに基づいた洞察による政策立案の強化、現実的なトレーニングシナリオの作成を行うことができます。近い将来、AIは災害対応の調整を支援したり、公衆衛生イニシアチブを強化したり、エネルギーグリッドを最適化して持続可能性を向上させることができます。AIは、責任を持って使用されれば、選挙で選ばれた政府が国民に奉仕し、平和と安全を促進する方法を変える可能性を秘めています。 Anthropicは、Claudeが政府ユーザーのユニークなニーズとミッションをどのように支援できるかについて、公務員のニーズを慎重に検討してきました。Anthropicは、政府のセキュリティ基準を満たすAWSマーケットプレイスでモデルを提供するだけでなく、政府のユニークなニーズ、ミッション、法的権限に合わせてサービス契約を調整しています。 Anthropicは、政府機関による有益な使用を可能にするために、一般的な利用規約にいくつかの契約上の例外を設けています。これにより、Claudeは、人身売買の撲滅、秘密の影響力または破壊活動キャンペーンの...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240626

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240626
    2024/06/25
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    • Claude 3.5 “Sonnet” 公開、GPT-4oに匹敵する性能かつ低価格を謳う

    Claude 3.5 “Sonnet” は、Anthropicが開発した新しい大規模言語モデルです。GPT-4oに匹敵する性能を持ちながら、低価格で提供されるとされています。Sonnetは、コード生成、文章作成、翻訳など、幅広いタスクで優れた性能を発揮します。詳細な情報や使い方については、記事の原文を参照してください。

    引用元: https://techfeed.io/entries/6679e25a4b9f927310ebb7de

    • [Detecting hallucinations in large language models using semantic entropyNature](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07421-0)

    本論文では、大規模言語モデル（LLM）における「幻覚」と呼ばれる、根拠のない誤った出力や不確かな回答を検出するための新しい手法が提案されています。従来の手法では、LLMの出力の単語やフレーズの確率を基に、出力の信頼性を評価していました。しかし、同じ意味を表す文章は、単語やフレーズが異なっても、意味的には同じであるため、従来の手法では、正しい回答が複数存在する場合に、誤って信頼性が低いと判断されてしまう可能性がありました。

    そこで本論文では、LLMの出力が表す意味の「セマンティック・エントロピー」を導入することで、この問題を解決しています。セマンティック・エントロピーは、LLMの出力を、意味的に同じ文章のグループに分類し、そのグループの確率分布に基づいて計算されます。意味的に同じ文章は、単語やフレーズが異なっても、同じグループに分類されるため、従来の手法よりも、正しい回答を正しく評価することができます。

    本論文では、この手法を用いて、LLMにおける「幻覚」を検出する実験を行っています。その結果、この手法は、従来の手法よりも、LLMの誤った回答を高い精度で検出できることが示されています。また、この手法は、LLMの回答の信頼性を評価するだけでなく、LLMが信頼性の低い回答を生成する可能性が高い質問を識別することにも役立つことが示されています。

    この手法は、LLMの信頼性を向上させるための重要なツールとなり、LLMの応用範囲を拡大する可能性を秘めています。

    引用元: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07421-0

    • [プロ作成モデルに匹敵する写真1枚→3Dモデル生成「Unique3D」、アーティストが丁寧に作ったようなポリゴンメッシュ生成「MeshAnything」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー）テクノエッジ TechnoEdge](https://www.techno-edge.net/article/2024/06/24/3488.html)

    今週話題になった生成AI技術を5つ紹介します。Anthropicは、各種ベンチマークでClaude 3 OpusやGPT-4を上回る性能を持つ最新の大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」をリリースしました。動画生成AIでは、RunwayがGen-2よりも忠実度やモーションが向上した「Gen-3 Alpha」を発表しました。国内では、カラクリ株式会社が国産LLMとして初めてFunction callingとRAGに対応した「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を発表しました。オープンソースの動画生成AI「Open-Sora 1.2」は、ビデオ圧縮ネットワークを導入することで、動画の品質を維持しながらトレーニングコストを削減しました。3Dメッシュ生成分野では、写真1枚からプロが作ったような高品質な3Dモデルを生成する「Unique3D」と、点群や3D GSなど様々な3D表現から高品質なメッシュを生成する「MeshAnything」が注目されています。

    引用元: https://www.techno-edge.net/article/2024/06/24/3488.html

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