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ウェブ開発者のためのAI：プロジェクトの紹介とセットアップ

この投稿では、Qwikを使用してウェブ開発プロジェクトをブートストラップし、OpenAIのAIツールを組み込む準備を整えます

「CodiumAIに会ってください：開発者のための究極のAIベースのテストアシスタント」

ソフトウェア開発の快速な世界では、テストの作成はしばしば実際のコーディングから時間を奪う面倒な作業と見なされます。CodiumAIをご紹介します。CodiumAIは、IDE内で意味のあるテストを生成することで、あなたの生活をより簡単にする革命的なツールです。小さなスクリプトから大規模なプロジェクトまで、CodiumAIがサポートします。ほぼすべてのプログラミング言語をサポートしており、スマートにコードを作成し、変更をプッシュする際に自信を持つことができます。CodiumAIを使えば、本当に意図した通りにコーディングできます。 CodiumAIの主な機能テストスイートの生成 CodiumAIはただのテストツールではありません。自動化されたテストアシスタントです。クラス、関数、小さなスニペットなど、さまざまなタイプのコードに対して包括的なテストスイートを生成することができます。自動化プロセスは時間と労力を節約し、あなたが最も得意なこと、つまりコーディングに集中できるように設計されています。特定のクラス、関数、またはコードの一部をテストしたい場合、CodiumAIは意味のあるテストケースを生成する機能を提供しています。これらのテストは、コードの品質と信頼性を確保し、開発プロセスを効率化します。コード解析品質はテストに合格するだけでなく、コードの基本的な構造と動作を理解することでもあります。CodiumAIには、表面を超えた詳細なコード解析機能が備わっています。テストスイートが生成される間、CodiumAIのTestGPTモデルはコードを上から下まで分析し、貴重なインサイトを簡単なテキスト出力で提供します。コード提案 CodiumAIは、「コード提案」機能によりさらに進化します。この高度なツールは、コードを分析し、改善のための貴重なインサイトを提供します。TestGPTによって強化されたこの機能は、パフォーマンスの最適化からベストプラクティスまで、コード品質のさまざまな側面に対してその専門知識を提供します。テストの実行包括的なテストスイートが生成されたら、テストの実行は簡単です。CodiumAIは、パネルを通じてシームレスな体験を提供し、テストを実行して合格または不合格のステータスを確認できます。これにより、問題を素早く特定し、必要な調整を行うことができます。開発環境を離れる必要はありません。コードの動作異なる条件下でコードがどのように動作するかを理解することは、どんな開発者にとっても重要です。CodiumAIを使用すると、生成されたテストを実行し、コードがさまざまな入力や条件にどのように応答するかを観察することができます。この機能はデバッグだけでなく、コード全体の品質向上にも役立ちます。 Codium AIの無料拡張機能のダウンロード方法最良の部分は何でしょうか？CodiumAIをすぐに始めることができます。無料のVSCode拡張機能と/またはJetBrainsプラグインをダウンロードするだけです。CodiumAIは個人開発者向けに無料で提供されており、オープンソース版の公開も計画されています。まとめ CodiumAIは単なるテストツール以上のものであり、高品質なコードを作成することを目指す開発者向けの包括的なソリューションです。意味のあるテストの生成から貴重なコードの提案まで、CodiumAIは究極のテスト補助ツールとして設計されています。なぜ待つ必要があるでしょうか？今日からCodiumAIを開発プロセスに統合し、意図した通りにコードを書きましょう。

AWS SageMaker JumpStart Foundation Modelsを使用して、ツールを使用するLLMエージェントを構築し、展開する方法を学びましょう

大規模な言語モデル（LLM）エージェントは、1）外部ツール（API、関数、Webフック、プラグインなど）へのアクセスと、2）自己指導型のタスクの計画と実行の能力を持つ、スタンドアロンのLLMの機能を拡張するプログラムですしばしば、LLMは複雑なタスクを達成するために他のソフトウェア、データベース、またはAPIと対話する必要があります[...]

Distributed Tracing Best Practices’の日本語訳は以下の通りです：分散トレーシングのベストプラクティス

分散トレーシングは現代の観測スタックでの定番となっていますマイクロサービスへの移行に伴い、私たちはサービス同士の相互作用を観測する新しい方法が必要でした

「複雑なエンジニアリング図面のためのOCRの使用」「複雑なエンジニアリング図面のためのOCRの使用」という文になります

光学文字認識（OCR）は、ビジネスが文書処理を自動化する方法を革新しましたただし、技術の品質と精度はすべてのアプリケーションに適しているわけではありません処理される文書が複雑であるほど、精度は低下します特にエンジニアリング図面には特に当てはまります箱から出してすぐのOCR技術では、[…]

TripAdvisorホテルレビューでの感情分析とChatGPT

「電子的に捉えられる顧客の感情は、事実を超えた気分、意見、感情を伝える表現であり、非常に大きなビジネス価値を持っています私たちは顧客の声を指しているのですが、それは顧客の声と...」

アリババグループによるこの論文では、FederatedScope-LLMという包括的なパッケージが紹介されていますこれは、フェデレーテッドラーニングでLLMを微調整するためのものです

今日、Hugging Faceのようなプラットフォームは、AI研究者から機械学習の経験が限られている人まで、さまざまなエンティティのために事前学習された大規模言語モデル（LLM）にアクセスし、活用することを容易にしました。似たようなタスクに取り組む複数の組織やエンティティが、プライバシー規制により直接ローカルデータを交換できない場合、フェデレーテッドラーニング（FL）は、これらのエンティティからの集合データを利用するための優れた解決策として浮上します。FLはまた、強力なプライバシー保護を提供し、モデルのアイデアを安全に保ち、異なる方法を使用してカスタマイズされたモデルを作成することができます。この研究では、データセットの前処理、フェデレーテッドファインチューニングの実行またはシミュレーション、およびフェデレーテッド大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングのコンテキストでのパフォーマンス評価など、包括的なエンドツーエンドのベンチマーキングパイプラインを確立し、さまざまな能力デモンストレーションの目的のために設計されています。上記の画像はFS-LLMのアーキテクチャを示しており、LLMBENCHMARKS、LLM-ALGZOO、LLM-TRAINERの3つの主要モジュールで構成されています。チームは、フェデレーテッドパラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）アルゴリズムの堅牢な実装と、将来の拡張を容易にする多目的プログラミングインターフェースを開発しました。これにより、クローズドソースLLMを扱う場合でも、最小限の通信および計算オーバーヘッドでLLMを効果的にフェデレーテッドラーニング（FL）シナリオで動作させることができます。詳しいチュートリアルは彼らのウェブサイトで提供されています：federatedscope.io FederatedScopeはFederatedScope PlaygroundまたはGoogle Colabを介してお試しください。彼らのアプローチは、リソース制約下でLLMのファインチューニングを行うための加速技術とリソース効率の高い戦略を組み込んでおり、LLMを個別化されたフェデレーテッドラーニング設定での応用などの異分野研究のための柔軟なプラグイン可能なサブルーチンも提供しています。この研究では、最新のパラメータ効率の高いファインチューニングアルゴリズムを使って、フェデレーテッドコンテキスト内でのFS-LLMの効果を検証し、高度なLLMのベンチマークを確立しています。これらの実験結果から得られた知見に基づき、FLおよびLLMコミュニティの将来の研究方向についていくつかの有望な方向性を示しています。

「ChatGPT Meme Creator Pluginを使ってミームを作成する（ビジネスを成長させるために）」

この記事では、ChatGPT Meme Creatorプラグインを使用して、実際に面白いミームを作成する方法を詳しく説明します

コンテンツを人間味を持たせ、AIの盗作を克服する方法

ChatGPT、Bard、そしてBingは、Usain Boltが100mを走るよりもAI生成のコンテンツをより速く出力することができます。しかし、この速度と共に問題もあります – コンテンツの品質は盗作や信頼性の領域に近づいています。もう一つの理由は、ChatGPTは学術的な基準に従ってソースを引用していないことです。それは幻覚を見たり、空気を読んだ情報を引っ張ったりするかもしれませんが、それは盗作を避けようとする人には役に立ちません。ですので、AI盗作チェッカーを回避するためにテキストを人間らしくする方法を示します。しかし、まずはAI盗作検出器の動作を詳しく見ていきましょう。AI盗作を回避するためのツールとその必要性を発見するために読み続けてください。 AI盗作チェッカーの仕組みを解析する AI盗作チェッカーは、提出されたコンテンツが一意かAI生成かを判断するためのツールです。 BardやBingのようなチャットボットがユーザーのコンテンツを生成する際、しばしば他のウェブサイトやオンラインリソースから単語ごとに情報を引用します。これにより、彼らは予測可能なモデルに従っているため、検出が容易です。以下は例文です:「太陽は_____で明るく輝いています。」上記の例では、最もありそうな続きは「朝」です。なぜなら、「太陽は輝く」という表現は朝に関連しているからです。これは限られた創造性を持つロボットが考えることでしょう。しかし、人間は「太陽は夜に明るく輝いています」と言うかもしれません。なぜなら、彼らは北半球に住んでいるか、斬新な創造性を探求しているからです。そして、これがAI検出器と盗作チェッカーの基本的な動作原理です。まず、AI盗作チェッカーはコンテンツの複雑さとバースティーを予測しようとします。複雑さは、一般的なユーザーが出力を理解する能力を平均化したものです。複雑度が高いコンテンツは通常人間が生成したものです。AIのコンテンツは、高度なプロンプトやプラグインを使用していても平坦で繰り返しのある印象を与えます。同様に、バースティーは文の長さとリズムの変動を指します。AI生成のコンテンツの文は通常、予測可能なリズムと長さを持っています。人間が書くとき、バースティーは高くなります。なぜなら、私たちはより明確でわかりやすいポイントに到達するために冗長になることができるからです。ちょうどこの文で私がやっているように。時には短くまとめることもあります。一方、AIのコンテンツ生成者は通常、一定の文のテンポを保ちます。そうでなければ、余分な言葉で文を埋めることになります。これらの変数（複雑さとバースティー）および他の技術的な考慮事項により、AI盗作検出ツールはボットまたは非人間の仮想アシスタントによって書かれた記事を特定することができます。しかし、問題があります。オンラインのAI盗作チェッカーを使用することは、作品のユニークさを確認するための信頼性のあるテストではありません。これらのツールのいくつかは信頼性がなく、作成者やアルゴリズムについてもわかりません。さらに、時にはAIチェッカーが誤検知を引き起こすことがあり、無実の被害者の評判を損なう可能性があります。さらに、大学でもこれらの誤った盗作フラグに関して懸念があります。しかし、盗作が実際に起こらなかったのに盗作のケースを弁護する時間を費やす代わりに、AI盗作検出を回避する方法をご紹介します。…

「Azure OpenAIを使用して、会社独自の安全でプライベートなChatGPTを展開しましょう」

「今ごろになって、おそらくChatGPTで機密の会社データを使用するのはあまり良い考えではないことに気付いているかもしれません会社の商業秘密や知的財産の漏洩の可能性は、技術界でも大きな懸念です...」

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