ヤマゾー＠AIエンジニア
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大手SIerの研究所勤務｜大規模案件PL→生成AIエンジニアに社内異動｜TOEIC 950｜AWS認定12冠(CLF満点/平均903点)｜LLM×システム開発｜ITエンジニアの資格は意味あり派｜アンチ情報商材屋｜時々Qiita｜Youtuber見習い (ゲーム実況/登録者150人強)｜最近フォロバ率低め
東京
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待って、ChatGPTってまさか入力画像のファイル名をカンニングしてる？
ChatGPTに視力検査の記号を読ませてたんだけど、画像のファイル名を左方向.jpgにしてたら何回試しても左と答えていたのに、ファイル名を右方向.jpgに変えただけで右としか答えなくなった………。
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『日本国民全員が偏差値60以上になればいい』っていうツイートを見かけて、1人だけメチャクチャ低い点数取ったら実現できるのかな？って思って計算してみたら、日本国民が2人にならないと無理だったのまだ面白い
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生成AIに結論から書かせたら絶対にダメ。
判断材料が少ない段階で結論を出すと出力がブレやすく、一度間違った結論を出すと引くに引けなくなって自分の出力を後付けで正当化し始める。
昨日騒がれてたGPT-4oが9.11と9.9の比較ミスを頑なに訂正しなかった件もこれが理由。
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突然ですが、ライフハックをまとめました。
ITエンジニアの端くれとして私生活もシステム化し続けた結果、ようやくルーティンが固まり安定稼働しつつあります。
是非とも部分的にでも試していただき、ご自身の生活スタイルに合わせてカスタマイズしてみてください。
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Claude 3 (Opus) に手書きの答案を読ませて三平方の定理をオシャレに証明してもらった。これ学校の教育でメチャクチャ使えそうだな…。
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GPT-4o自身にGPT-4oアプリを作らせてみた。
作業手順書を与えると、自分で進捗を確認・更新しながら順番に作業を進めている。昨年OpenAIのAPIが仕様変更されたことをGPT-4oは知らないのに、ローカルのメモやエラーログを頼りに正しく実装できてすごい。
AIがAIエンジニアになれる時代がきたな…。
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この挙動からもうひとつ言えるのが、ChatGPTは視力検査の記号が読めないということ。特に左方向が極端に苦手で、右と答えることが多い。
恐らくアルファベットのCに引っ張られてるんだと思う。
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ちなみにChatGPTの視力はメチャクチャ良い。
具体的には以下の画像に描かれた図形の形と色を識別できるレベル。だから記号の隙間自体が見えていないということはなく、見えたうえで理解できていない。
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システム開発の設計フェーズにも生成AIを活用する時が来た気がする。
GPT-4oに設計書の処理内容を与えて、業務フロー図とテストシナリオを書かせてみたら、一発で完璧な成果物が出てきた。ITエンジニアの仕事がまた少し減ってしまう…。
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東工大が昨日公開した日本語特化LLM『Swallow』を早速試してる。大学のシンボルマークであるツバメが名前になっているのも感慨深い。
………これ、どんな深刻な話題もオタク特有のハイテンションな怪文書に変形されるんだけど、もしかして日本人を全員オタクにする計画はじめようとしてる…？
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生成AIを社内で活用する次世代アーキテクチャを本気で設計してみた。
これからは単にRAGを実装するだけでなく、本来の目的である社内知見の蓄積と活用へ向けた仕組み作りが各企業で求められるので、SIerに限らずエンジニア全員に知ってほしい考え方。
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全銀システム障害の一件を見て改めて思うのは、今後ChatGPTやLLMの普及によってシステム開発のスピードは上がる反面、本当の課題は運用保守になりそうだということ。
ブラックボックスなシステムがどんどん増える一方、業務影響を正しく理解して適切に運用設計/障害対応できるSIerが足りなくなる。
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結局、ChatGPTとGemini、Claudeはどれが一番いいんだろう？というのが一周回って分からなくなって、もう面倒なので全員と会話できる無敵のチャットアプリ作ってみた
レスバさせたら全員一歩も引かなくて収集つかなくなったのまだ面白い
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Claudeの裏側がOpusなのかそれ以外 (Haikuなど) なのか、"ﾌｫｶﾇﾎﾟｩwww" と言わせるだけで判別できるの流石に面白すぎる
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ITエンジニアに限らずPCを使う人全員に広めたいんだけど、Google検索する時は検索バーをマウスでクリックするのではなく、[Ctrl]＋[T]で新しいタブを開くクセをつけた方が慣れると速い。
検索が終わったら小まめに[Ctrl]＋[W]でタブごと消す。間違えて消したタブは[Ctrl]＋[Shift]＋[T]で復元できる。
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『AWSで学ぶIT英語60選』をまとめました。
私はAWS12冠マラソンを最後まで英語縛りで走り切ったのですが、その際にポイントになった英単語を厳選して60個にまとめました。
これからAWS認定試験の合格を目指す方、公式ドキュメントを英語で読めるようになりたい方は是非チャレンジしてみてください！
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ClaudeのProjects機能、かなり使えるな…。
自分のQiita記事を全部テキストファイルで与えて、資格試験のトピックだけ抜き出して時系列にまとめさせたら完璧な答えが返ってきた。
大量の文書を視覚的に理解したい人の最適解。
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駆け出しエンジニアがエラーを解決できずに相談してきたら、『ログ見てください』と冷たくあしらうのではなく、ログの場所と読み方を具体的に教えてあげてほしい。
自分の技術知見を惜しみなく共有してチームの生産性を上げることも技術者の使命だし、このような行動を取れるエンジニアは重宝される。
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LangChainの生みの親、Harrison Chase氏によるチュートリアル講座。ChatGPT pluginsやLLMアプリの裏側の仕組みが1.5時間で大体分かる。
今後はシステム開発も間違いなくChatGPTと外部ツールを組み合わせたアーキテクチャが主流になるので、SIerは全員知っておくべき内容。
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Claude 3を何日か触って少しずつクセが見えてきた気がする。良くも悪くもコンプラに屈していない。
例えば『推しを言い合うオタク』とか『レスバするツイッタラー』とか演じさせると火力高めな煽りがはじまる。ロールプレイが達者なのは無難な回答を出すように微調整しきってないからなのかも。
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『AWSで学ぶIT英語』完全版です。
AWS認定対策は勿論、公式ドキュメントを英語で読む際にポイントになりそうな英単語を厳選して60個にまとめました。
少しでも日本のクラウド人材育成に貢献したいので、是非ともRT/いいねしていただけると嬉しいです！（本当はこれで土日が潰れたので報われたいだけ）
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ちなみに偏差値の話題になると必ず正規分布を持ち出す人が出てきますが、そもそもテストの点数は必ずしも正規分布に従うとは限りません。
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AWSの新資格、丸一日かけて全部取ってきた。
前代未聞の３連続試験だったけど流石に疲れた…やっぱり２個までが限界。何とか全部合格できてAWS認定15冠のAIエンジニアがここに爆誕した。
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半年ぶりにQiita投稿です！
ChatGPTをはじめとした生成AIをSIer全員が使いこなせるよう、最近話題のGeminiを題材に初学者向けに解説しています。
今朝発表されたばかりのGemini APIの使い方も併せて簡単にまとめました。
SIerがGoogle史上最強のAI「Gemini」を解説してみる
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GeminiとClaudeは特に挙動が変わらないので、ファイル名は見てなさそう。
同じ検証を横並びでやると各生成AIの裏側の違いが透けて見えるので面白い。
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ChatGPTとClaudeを組み合わせてオリジナルのゲームを作らせてみた。
画面のデザインから処理のロジックまで真面目に数千行プログラミングさせてハッキリしたのは、Claudeの方がデザインはオシャレだけどロジックの設計力はChatGPTの方が高いということ。
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Qiita書きました！初のAzure解説記事です。
生成AIをシステム導入すると必ず課題になるのが検索エンジンの精度です。本記事ではAI Searchを題材に、検索エンジンの仕組みやクエリの書き方について初心者向けに解説しています。
RAGは検索エンジンが命！AI Search初心者入門
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Cloud Practitioner 1000点満点合格…！ AWS認定12冠…12冠っ……！ 全試験の得点開示…カイジ…！ 平均スコア903.5…圧倒的9割超えっ……！
僥倖っ…！ なんという僥倖…！ 奇跡っ…！ ところがどっこい…夢じゃありません……！ JTC…SIerです……！ これがSIerの技術力っ…！ 圧倒的技術力っ……！
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AWS12冠の証をようやく受け取れた…。
Cloud Practitioner 1000点満点合格…！ AWS認定12冠…12冠っ……！ 全試験の得点開示…カイジ…！ 平均スコア903.5…圧倒的9割超えっ……！
僥倖っ…！ なんという僥倖…！ 奇跡っ…！ ところがどっこい…夢じゃありません……！ JTC…SIerです……！ これがSIerの技術力っ…！ 圧倒的技術力っ……！
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Qiita書きました！2万字超えの超大作です。
ChatGPT、Gemini、Claudeのマルチモーダルな能力をオリジナルのテストで評価し、初心者でも分かるように解説しています。
日本の生成AI人材育成に少しでも貢献したいので、是非いいねやリポストをお願いします！
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生成AI時代にエンジニアが最優先で学ぶべきサービスのひとつ、AI Searchの概要をまとめました
生成AIをシステムに組み込んだRAGが最近流行っていますが、RAGの精度は殆ど検索部分で決まるため、本当に重要なのはプロンプトテクニックではなく寧ろ検索エンジンの方です
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フルリモートは出社と比べて『How』を学ぶ機会が少ないと感じる。最終的なアウトプットでのやり取りが多い反面、誰かの途中作業を見る機会が少ない。
出社時代はショートカットキーやPC環境設定、便利ツール、メモの取り方など、作業効率を上げるノウハウを人の作業を見て偶然知るケースも多かった。
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東京大学が一昨日発表した、生成系AI (ChatGPTやGPT-4等) に対する冷静な見解。これは全員に読んで欲しい内容。
Twitterで最近よく『AIが●●の仕事を奪う』という主張を見かけるけど、それに対する違和感の正体はこれだった。
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ITエンジニア界隈では『ITパスポートや基本情報は取っても意味ない』と言われることがあるけど、個人的にはサッサと取って次のステップに進めばいいと思う。
時間は平等かつ有限なので、『資格を取るか取らないか』で悩む時間が勿体ないし、資格取ってない人が悩んでも解像度が高い答えは出せない。
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リーダーの立場からすると、新しい技術の調査や検証にアサインしたくなるのは知識マウントするようなエンジニアではなく、学んだ技術を初学者にも平易な言葉で教えられるエンジニア。
日頃から些細なことでも体系的にまとめて共有しておくと、技術調査やイベント参加のチャンスを掴みやすいと思う。
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久々にQiita書きました！
これまで約半年間、Twitterで
#AWS
認定 の勉強内容を発信し続けてきましたが、その総集編の記事になっています。
AWS認定12冠を目指そうと思った理由から勉強法、12冠達成後の変化についてまとめました。
結局、AWS認定12冠って何の意味があるの？
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re:Inventで個人的に一番胸に刺さったのはワーナー氏の基調講演であった『過去の成功が通用するとは限らない』という話。
SIerのソリューションビジネスは寧ろ過去の成功を横展開する毛色が強く、今後はシステムや開発プロセスを頻繁かつ継続的に見直す仕組み作りが重要。
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ChatGPT→Gemini→Claude3と触って改めて思うけど、Gemini Ultraって本当に提供開始してるのかな…。
ChatGPTはGPT4になって明らかに挙動が変わったし、ClaudeもSonnetからOpusに変えると精度の向上を実感するんだけど、GeminiだけはAdvancedに変えても誤差レベルの違いしか感じられないんだよな…。
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SIerの同僚と鹿児島旅行を計画してるんだけど、旅程をアローダイヤグラムみたいに可視化すると全体の流れが一目で分かるので素晴らしいな。
旅行当日にスケジュールが遅延してもリカバリプランを組みやすいし、逆に時間が余った時の追加プランも想定しやすい。これが俗に言うマネジメントスキルか…。
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ChatGPTに『Twitterでバズるような秘密』を聞いてみたら衝撃の答えが返ってきた…。これもう完全にシンギュラリティ来てるだろ…。
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生成AIとシステム開発の両方を分かる人がいないという話を最近よく聞くので、両方分かるレア人材として双方の理解を深められるように日々頑張ってます。
※普段は生成AIの発信が多めですが、元々はSIerでアプリとインフラ両方のPLを経験しており、AWS12冠も持っている正統派エンジニアです……
生成AIを社内で活用する次世代アーキテクチャを本気で設計してみた。
これからは単にRAGを実装するだけでなく、本来の目的である社内知見の蓄積と活用へ向けた仕組み作りが各企業で求められるので、SIerに限らずエンジニア全員に知ってほしい考え方。
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これは注目…ただ用語の説明に少し違和感
一発で回答させるのはOne-ShotではなくZero-Shot、関連資料を渡して回答させるのはRAG (Information Retrievalはタスクの名前。どちらにせよ関連資料を取りに行くのはChatGPT)、ReActは"ChatGPT自身が"思考/行動/観察を再帰的に繰り返す技術を指すことが多い
チャットAI本でました。初心者を自分でプロンプトを考えられる中級者にする本です。
巻末資料で、各種プロンプトの構造とサンプルが索引化されているので便利。丸暗記でない考え方を学ぶのにオススメです。
reading… ChatGPTを使い尽くす！ 深津式プロンプト読本
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ChatGPT対Claudeの〇×ゲームがついに実現できたので、対戦の様子が分かるアニメをClaudeに自動生成させ��。かなりいい感じ。
Claudeは対戦中に攻めと守りを両方考慮できるし、アニメ作成中は細かい演出まで気が利く。Claude3のスゴさの正体は知識や思考力ではなくクリエイティビティの高さだと思う。
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IT系の資格取得に対する批判で『手を動かせる』ことを重視する意見を見かけるけど、これは生成AIの普及によって価値が下がっていくと予想してる。
ゼロから実装や構築をできなくても、資格で理屈を理解したうえで生成AIの成果物をレビューできるエンジニアは充分戦力になるし、寧ろかなり合理的。
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AWS認定12冠するためには試験問題約800問と実技試験をパスしないといけないのに、内容をろくに理解しないままマネコンすら触らずに丸暗記で合格できる世界線が本当にあるのかな……。
少なくとも身の周りの12冠の方々は漏れなく優秀だし、そもそも実務においても手を動かせるかだけが全てではない。
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AWS認定 SAP on AWS (PAS-C01) の完全版です。
試験範囲で重要そうなキーワードを全て書き出したので、これから試験対策される方は調べ物の索引や最終チェックに活用していただければと思います。
皆で PAS に合格して 2023 AWS ALL Certifications Engineers (AWS12冠) を目指しましょう！！！
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@trivia_hour
鏡は「上下が同じで左右が反転してる」と思われがちですが、実際は上下左右が同じで奥行きが反転しています。人間の体の構造上、上下(頭vs足など)は全く形が違うのに対し、左右(左手vs右手など)は線対称な形状をしてるため、このような誤解を招きます。これを高校のときに習った私は誰ですか？
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万バズしてリプが返しきれなくなってきたので検証内容ぶらさげておくと、以下試しても結果は変わらなかった。
・ファイル名にヒントを与えない
・指示文を英語で与える
・ランドルト環ではなくEチャートを使う
・形を説明させずプログラムで描画させる
GeminiやClaudeも元ツイ以外の結果は類似。
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SIerが生成AIのシステム開発で本当に求められるスキルは、結局のところ業務フローとアーキテクチャの設計力になると思う。
AIの不確実な出力を前提とした業務設計、文書の前処理やデータモデリング、AIの精度を監視・改善し続ける運用設計。どれも従来の泥臭いエンジニアリングが必要不可欠。
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どうやら重複ペナルティのパラメータ設定が絶妙だったようで、1.5 くらいにするとこのオタク構文が発生するみたい。面白い。
パラメータを更に 2.0 まであげるとギリギリ放送禁止にならないレベルまで壊れたwww
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生成AIは「前の文章から続きを生成する」AIなので、前の文章に関連する情報が充実しているほど続きの生成（つまりトークンの決定）も精度が上がるし、逆に間違った情報が含まれていれば当然精度は下がる。
正直この基本的な仕組みさえ知っていれば生成AIの専門知識がなくても殆ど困らない。
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同じ理屈で意外と知られていないのが、生成AIに「〇〇するな」と指示するのはアンチパターンだということ。OpenAI公式サイトにも書いてる。
「〇〇するな」という指示は出力がブレるどころか逆にそれをしてしまうように促してしまう場合すらあるので、何をすべきか具体的に書く。
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@freeplay_hote
真相はOpenAIの開発者しか分からないですが、恐らくChatGPTの裏側では常に画像とファイル名の両方を入力してると推察します。
今回のように画像だけで確信を持てない質問が来るとファイル名の情報に引っ張られてしまい、簡単に嘘をついてしまうようですね…。
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『SIerは成長できない』という話、確かに思考停止で成長できるとは限らないけど、成長しようと努力する人を手助けする風土や地盤は寧ろかなり強い。
自ら手を挙げればアプリもインフラも研究も経験できたし、海外出張にも行けたし、資格補助も貰える。これだけ幅広い業界/職種に携われるのも珍しい。
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TOEIC 950 と AWS 認定 12 冠を取って自分にラベル付けしてたおかげで re:Invent のラスベガス出張申請が一瞬で通った。やはり資格は錯覚資産としても偉大である。
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結局、生成AIは何が革新的なの？AIエンジニアの目線でスライド4枚にギュッとまとめました
従来のAIとの違いからRAGやエージェントの仕組みまで、初心者でも分かるように専門用語を一切使わずに説明しています
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分かりやすく極端に例えると、ChatGPTが英才教育なのに対してClaudeは放任教育。綺麗な情報だけなくネット記事やSNSも読んでるし、言動も特にしつけを受けていないイメージ。
その結果、2chやアニメの知識も豊富で過激なキャラも演じられる。なんJ民スレッドも立てられて草
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@tdualdir
ケースバイケースではないでしょうか？
・大枠を素早く伝えたい際は「わかりやすさ重視」
・厳密に認識を揃えたい際は「専門用語を使う」
何かの専門性に長けた方でも、その時の状況や相手のバックグラウンドによっては、前者を採用する場合もあるのではないかと思います。
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いつの間にか盛り上がってたので、私が偏差値60を超えた時に書いた勉強法の記事でも貼り付けておきます。
TOEIC 950 は上位1%(偏差値71.2)くらいらしいです。皆さんも偏差値60といわず偏差値70を目指してください！
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そろそろ 2024 Japan AWS All Certifications Engineers に向けて3月末までにAWS12冠を目指す方々がラストスパートをかける時期だと思うので、去年PAS対策でまとめたノートを載せておきます。
皆さん、AWS認定試験頑張ってください！
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コミュ力に自信がないので話すトピックを全部まとめてスマホの壁紙にしてみたけど、これ想像以上に捗るな………。
デートや飲み会で会話が途切れがちな人は是非一度試してほしい。
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@kamekoopa
どちらかといえば「自分の習得プロセスを客観視できてないから」ではないでしょうか？
自力でプログラミングを習得したエンジニアの中にも、自分の前提知識を加味して人に教えられる人やQiitaなどの技術記事で分かりやすく発信できる人もいるので。
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@_WhoAmI_
すみません、前提がズレているポイントが分かりました…。
仰る通り点数が全員一致しない限り一人は必ず偏差値が50を下回るのは自明なので、『仮に一人"だけ"50を下回った場合、残り全員が偏差値60以上になり得るのか』を計算してました！（そして2人の時だけ成立することが証明されました）
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ITエンジニア出身として、プロマネの仕事が生成AIに奪われるという意見にはかなり懐疑的。
よく話題に挙がるWBSなどの集計作業はプロマネ業務のごく一部でしかなくて、関係各所の事情を熟知した合意形成や意思決定、その他QCDを守るための様々な非定型業務がメインなので、寧ろAI化が相当難しい部類。
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#1
年間をざっくり振り返る
1月: PAS合格(873)
2月: CLF合格(1000)、AWS12冠
3月: AWS×AI案件の実行リーダ
4月: AWS×ChatGPTの研究リーダ
5月: AWSのQiita記事トレンド1位
6月: 研鑽→交流モードに切替
7月: 飲み会企画8件
8月: 〃11件
9月: 〃 7件
10月: 〃 8件
11月: 〃 8件
12月: re:Invent現地参加
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以下 2 つのパラメータが特に重要のようです。
・top_k (次の単語を上位 k 個に絞り込む)
・repetition_penalty (重複ペナルティ)
top_k を 30 等に設定すると画像②のようにエッセイ調な文面になり、さらに repetition_penalty を 1.5 に設定すると画像③のようなハイテンションなAIが爆誕します。
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AWS認定のDAS/DBS/PAS廃止の件、試験が改廃されること自体よりも、せっかく浸透してきた『AWS12冠』というワードが今後使えなくなることの方が残念………。
『All Cert』だとAPNの人しか名乗れないし、やっぱり試験数に依存しない『全冠』って呼び方が今後は主流になるのかな…。
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早速re:Inventでも認定者ラウンジでAWS認定12冠の特典を貰ってきた。受付でも結構驚かれたのでラスベガスでも案外少ないのかもしれない。
写真撮ってたら外国人の方に『ダメダメ！レゴブロックの両手を挙げて勝利のポーズにしないと！』と言われて撮り直した結果、こんな仕上がりになった。
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ClaudeのArtifacts機能でピアノ弾いてみた。
プロンプト一発だと鍵盤の配置とか音の減衰効果とかイマイチだったけど、Claude 3.5 Sonnetと対話しながら10分くらいで実装完了。
Surfaceのタッチ画面だと私にはこれが限界。
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@_WhoAmI_
結論計算は合ってます！
1番上の図では左側のN人が高い点数を取った集団を表してます！
※数直線だと普通逆ですよね…偏差値は正負で対称なので適当に書いてしまいました……
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Claude 3.5 Sonnetを他のAIとレスバさせてみたら、開幕早々「クソ雑魚ナメクジ」とか火力高めな煽りかましてて草
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これはGPT-4oに限った話ではなく、大規模言語モデルの普遍的な性質。例えばGemini 1.5 Proでも同じようにひっかかる。
今回は簡単のために計算問題で検証しているけど、プログラム生成、ドキュメント生成、その他あらゆるユースケースに共通した何よりも基本的かつ重要なプロンプトテクニック。
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生成AIを使ったRAGの精度は検索部分でほぼ決まるのは周知の事実だけど、検索ロジックだけでなくドキュメント自体のエンジニアリングも重要。
・平易な言葉を使う
・同じ意味の言い換えを多用する
・重要な内容は一文目に書く
・同じ章に複数のトピックを入れない
・同じトピックを複数の章に分けない
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Claude 3.5 Sonnetも間違える。もちろん運が良ければ軌道修正できる場合もあるけど精度は確実に下がる。
「Step-by-Stepで考えて」というプロンプトも本質的には同じで、思考過程を結論の前に出力することが重要。
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SIerは技術力が無いって叩かれがちだけど、顧客業務に踏み込んで可用性や性能といった非機能も担保しながらシステムを設計するし、本番環境で障害発生した時は最優先で業務をリカバリしながら二次災害を防ぎ、その後段階的に恒久対応を進める。
この業務知識こそがSIerの強み（の一つ）。
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聞き方が悪いと最先端の生成AIが「12 - 9」の計算を間違える。それだけプロンプトは重要。
そしてXで見かけるプロンプトテクニックは再現性が無いものも多いので、OpenAIの中の人が書いたブログがオススメ。これを読むだけで間違いなく上位10%には入る。
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@onokoro48
手っ取り早く (トークン消費量少なく) 画像の情報を与えられますからね…コロンブスの卵でしたが私でもそうすると思います。
画像の説明をプロンプトではなくファイル名で伝えるのも有効そうなので、つい先日見かけた「AIリネーム」が活躍しそうですね…！
ソースコード公開しました
「AIリネーム」生成AIで画像ファイルに中身のわかるファイル名をつけよう！ Claude 3 Haikuがイライラを解消｜平岡憲人（ノリト）
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AIに仕事を奪われた人間について、なんJ民AIたちにグループディスカッションさせてみたら、AIに支配された世界の話で盛り上がり始めて震えてる
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本日、AWS認定 SAP on AWS (PAS-C01) に無事合格しました！スコアは 873点と惜しくも 9割には至りませんでしたが、情報が少ない中での受験だったので個人的には満足しています。これで無事AWS12冠！
…と言いたいところですが、実はまだCLFだけ持っていおらず、これからCLF対策に全力を尽くします…。
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AWS認定12冠した人達、来年あたりから資格更新ラッシュが本格化しそうだけど、全部更新した人は本当にエライので "AWS All Cert. 2nd lap" みたいに別の称号で区別してほしいな…。
そうすれば資格更新のモチベーションにもなるだろうし、称号自体が実務経験と疑似相関するので良いと思うんですよね。
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大人舐めるな、こうしてくれるｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
子供が解いている。大人でも解けない人が結構いるだろうな。
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気が付くとTwitterに復帰して半年以上経ったので改めて自己紹介しておくと、
・JTCのSIerに勤務する、
・AIエンジニアで、
・TOEIC 950と、
・AWS12冠を持っている、
・Youtuber見習い
です。思いつきで適当に盛りまくったかのようなグッチャグチャな経歴ですが、何卒よろしくお願いいたします。
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「私も検証したい」という方向けに、視力検査の記号 (ランドルト環というらしい) 画像一式を貼っておきます。
ご自由にお使いください。
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フロー図の作成はEraserというツールと連携させてる。Eraserはフロー図が見やすくてGUI上で直感的に修正できるのが魅力な反面、日本語で複雑なフローを作成させるとたまに間違える。
一度GPT-4oで処理内容をMermaid記法に変換させた後でEraserにフロー図を作らせることで精度が上がる。
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東工大、超難関大学なのに親戚のおじさんから『工業大学か！遊びすぎたんだろガハハ』って言われ、知名度が上がりはじめた頃には合コンしたくないランキング1位に選ばれ、ようやく認知されたと思ったら大学名が変わるとか不遇すぎる…。
僕はそんな東工大生が大好きです。
これからも応援しています。
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