はてなキーワード: スキーマとは
そしておかしなものができてわけわからなくなったらエンジニアが呼び出される
どうなってるんだ、直せ、みたいなやつ
これもかなりシンギュラってる
Postgressとチャットしながらスキーマ作成、検索、登録などのテーブル操作が可能。エンジニアいらんやん https://t.co/MbGIuqTfUE— shi3z (@shi3z) August 13, 2024
「ねこが可愛いのはなんでですか」という問に答える方法はいくつかある
ありがちなのは「猫の特徴」を示す方法だ。目が大きいからとか、ふわふわしているからといった説明である
しかしこの説明は「なぜ目が大きいとかわいいのか」という別の質問を作り出すため、まだ本質を射ていない
猫の特徴を人間の脳がどう認識するか、というレベルで観察すればより本質に近づくが、「なぜ、人間の脳がそのような認識を持つようになったのか」という質問に答えることができていない
ここで「ベビースキーマの特徴を猫が持つから」という仮説も考えることができる。
この仮説は、「人間は赤子を育てるために、赤子を可愛いと認識する必要があり、それによって育成本能が刺激される」というものである
もし猫が「赤ちゃん」のように認識されるなら、「人間の脳がそのような認識を持つようになった」理由の一部が解明できる可能性がある
子供が何か損害を与えることをしてしまったとき「まあまあ子供のすることだから」と寛容に受け止めるという発想はあくまで文化的なものなのだろうか?
子供には簡単に罰を与えない→子供を大切にするという発想は人間以外の哺乳類なら割と一般的だと思う。実の子供は命がけで守るような。
しかし「小さな大人」と呼ばれる存在しかいなかった中世あたり、それ以前では、都合が悪くなったら実子だろうが平気で口減らしするし、売買の対象にするし、減刑の対象にもならない。
(口減らしするような人間が天災や人災時に子に覆いかぶさってでもその命を守ろうとは思わないだろう)
もしかすると人間の精神性というのはある点では他の哺乳類よりも遺伝的に劣っているのだろうか?いまでこそそれを文化でカバーしているに過ぎないのだろうか?
乳児が誤って物を壊したときですら中世以前なら「もうお前許さねえ。間引き決定」な感じで大人同様一切の容赦がなかったんだろうか?ベビースキーマというのもあくまで「子供の誕生」とともに培われて行ったものにすぎないのだろうか?
7/8(月) 7:00からSBIFXトレードで障害が発生し、今もなお続いている。
復旧のお知らせ【7/8(月) 取引ツールにアクセスしづらい事象について(第7報)】 | SBI FXトレード
7/9(火) 7:00現在も、復旧の目処が立っていない。
材料は外から見てわかる情報だけだが、自分なりに考察してみたい。
7/6(土)のシステムメンテナンスでシステムを更新したことに起因しているようだが、7/6(土)のシステムメンテナンスでどんな更新が行われたのか気になったので過去のお知らせをみたところ、6/21(金)のお知らせで以下のようなお知らせが掲載されている。
【重要なお知らせ】外国為替証拠金取引の契約締結前交付書面の変更について(2024/7/9 15:30更新) | SBI FXトレード
外国為替証拠金取引の契約締結前交付書面新旧対照表を見ると、どんな変更を行おうとしていたのか読めてくる。
今まで前営業日取引終了時の仲値レート(日別固定値)で判定していた証拠金判定をリアルタイムに円換算した金額で計算するようにしたのだろう。
顧客一人分の判定であれば一瞬ではあるが、全顧客分の証拠金判定となると相当量の計算となる。
顧客数 x 各顧客が保持している全通貨 x ポジション(ask、bit)
毎秒なのか、毎分なのか、どこまでリアルタイムに計算するようにしたのかまではわからないが、パフォーマンスが悪化しすぎて、重くなりすぎたのではないかと思われる。
データを保管しているDBテーブルのスキーマ(構造)なども新仕様に合わせて更新されている。
当然ながら考慮されていない古いバージョンでは参照できないか、スキーマの違いによりシステムが正常に動作しない、エラーが発生するといったことが起きる。
7/6(土)メンテ以降の新バージョンのDBテーブルを、古いバージョンでも動くようにコンバートするといった対応が必要となってくる。
コンバートが単純変換でよい場合もあれば、何かを考慮して変換をかけなければいけない場合もあるので、状況によっては人間の判断も必要な時もあるし、そのような会話、判断が内部的に行われているのかもしれない。
システム屋さんが外からみて勝手に想像しているだけなので、この通りかどうかはわからないが、早期復旧できるよう頑張ってほしい。
7/9(火) 14:55 に復旧したようですね。
ベンダーロックインとは、特定のベンダーの製品を使うことにより、その仕様に合致した周辺環境やコードを設定してしまい、移行が困難になるような現象だ
最近、BigQueryを使うことによってこのベンダーロックインにぶち当たった
「使うにはコストと制限があるから、やっぱ自鯖にしよう」となったわけである
BigQuery特有の機能を別の環境に移行するには大幅な変更が必要になる
ベンダーロックインの臭いを嗅ぎ取ったら早めに判断し、避けた方が良い
もし後から「やっぱこれ使いたくない」と言ってすでに依存状態にあるシステムから移行しなければならない場合は、
BigQueryであれば何らかのNoSQLを使うか、スキーマを無理やり抽出してmysql等に変換する方法もあるだろう
そのようなことを自動的に行う有料のサービスも存在するかもしれないが、新たなベンダーロックインとならないよう、注意深く仕様を見た方が良い
これは本質的な問で、哲学では「規則の問題」あるいは「規則のパラドックス」として知られる古典的な問題意識です。「規則の問題」の議論では足し算などが例として良く用いられますが、ここでは形式的な証明を例に説明します。
形式的な証明体系において、「推論規則」あるいは「公理」は無限種類あるため一覧表を作ることができません。そのため通常は「推論規則型(rule schema)」や「公理型(axiom schema)」と呼ばれる、無限個の論理式をひとつの式で代表したものを使って有限っぽく表示します。例えば、ツリーにある「 A と A → B が証明可能なら B が証明可能」というのは規則スキーマです。これは A と B がどのような論理式でも使える規則型であり、(A と B を具体的な論理式に置換して得られる)無限種類の規則の集まりを有限で表現したものです。例えば「x=0 と x=0 → x^2=0 が証明可能なら x^2=0 が証明可能」は規則の例です。
そして問は、まさに規則型や公理型から規則を得る方法はどうして合意できるのか、ということだと思います。例えば「x=0→x^2=0 と x=0→x^2=0→-x=0 が証明可能なら -x=0 が証明可能」はさきほどの規則型の形に当てはまらないものなのですが、この "事実" を全員が了解しているのがどういう理屈によるのか、というのが問です。そしてこれは正しく「規則の問題」です。
ここからは私見ですが、「規則型から規則を得る方法について全員が一致する見解に到れる」というのは幻想でしょう。ただ、現実に数学を営む上では「規則型から規則を得る方法について数学者の見解は一致している」と思い込んでもこれまで大きな問題を生じてはいないので、問題が生じるまでは別に気にしなくていいのではないか、という感じではないかと思います。元々の問であった教師と生徒の例についていえば、数学者コミュニティに近しい立場である教師がコミュニティの流儀を教えている、ということになるのではないでしょうか。
arc********
「インデックステーブルはRCのディスク上にあるファイルから展開する。このファイルを作成するプログラムを実行したタイミングで、一時的に確保するメモリー領域が不足し、ファイルの内容が不正確になったという。」
> 機器の基本ソフト(OS)が32ビットから64ビットに変更されたが
インデックステーブルでdb作る時のメモリ割り当て上限を低くしてしまった、ってこと? 規模と仕組みが分からなすぎて理解が追いつかない。
vep********
vep********8時間前
その記事に信憑性があるのならDB周りの障害が濃厚ですね。さらに設計が古いとすれば、IXエントリのNDBが使われている可能性も。その前提でマシンのメーカーは分かりませんが、仮にF系のAIMの例ですとスキーマを定義するADLソースの中でINDEXバッファやBOFのバッファの設定値が十分な数値でなかったというケースなら、容量不足という事がバッファ不足に当てはまり、合点がいきます。
ちなみに、記事の内容とは現象が異なりますが、容量不足でありがちなのがインデックステーブルが最適化されず偏ったページに集中してのパンクです。既存レコードを持つDBの再創成時に創成ジョブの途中でシステムにテーブルを作らせる方が楽ですが、現存するレコード件数とキーの値、ページ数とページ長からページNo.を偏りなく分布するようにシミュレーションして、ユーザー自身でテーブルを割り当てる方が、パンク対策には効果的だと思います。
片付けができない。
片付け出来なさすぎて、振られたこともある。
持っているASDのせいかな?と思ったけれども、お医者さんに聞いてみたところ、どうやら別に持っている、「愛着障害」が原因らしい。
今は、スキーマ療法?(名前、間違ってたらすみません)みたいなので、頑張って治療している。
愛着障害らしいけど、親も当時大変だっただろうし、親を責める気持ちはないけれども。
酷い毒親でもなく。
ほんとに、毒親?って感じだから、尚更治療方針が合っているのかよくわからなくなる。
でも、すごく今寂しいのは事実だし、苦しいし、幼少期も寂しかったから、主治医たちが言ってることは当たってるのかなあ?
子どもの頃、友達が愛着障害を持ってたらしいけど、自分より大変そうだったから、なおさらよくわからない。
自分が本当にこの病名であっているのか。。
うつ病やらなんやらで数年間メンクリ通い。ドクターストップがかかっているけど無理して自営で働いている。
はっきり言ってもう死線が見えているけど、やめても詰むのでどうしようもない。
さて、うつ病などに関して新しく来た臨床心理士曰く「家庭環境の問題などで認知が壊れている」と指摘していた。
それでその人が進めてきたのは『スキーマ療法』(詳しくはググって)。
心理士に勧められてやろうとしたけど、考えれば考えるほど頭が壊れそうな感覚になった。
なんというか「思い出してはいけないこと」を無理やり思い越そうとする感覚である。
やろうとすればするほど体を八つ裂きにされるようだ。
矛盾したことを言われて、それに従わないと父親から「お前は知的障害者だ」と罵倒されたのを思い出す。
今も「自分は知的障害者である」ということが頭から離れないし、それを理由に「自分は生きていてはいけない」と自分を責めている。
シェアウェア(という表現はおいておいてのやつ。https://anond.hatelabo.jp/20230124045812)の記事が面白かったので、自分の得意分野の領域でいろいろ紹介します。
基本的に、SaaSのサービスは便利だけど、あれもこれもと契約していったらサブスク破産するので、
もともとownCloudっていうDropbox代替があったんだけど、そこから分派して今も機能開発が続いている。
興味深いのはLAMP構成なので、VPSや自宅サーバーじゃなくても、レンサバで動くのがいいよね。
データ保存領域はオブジェクトストレージ(S3互換)も利用できるので、例えばWasabiなんかと契約してお安く済ませてしまうのも全然アリかと。
最近はカンバンシステムって、単体で使うんじゃなくていろんなアプリの中で使われる印象なので、今更Trelloだけ使いたい、なんてニーズはないかもだけど、
そこまで複雑でなく小規模なプロジェクトとかだと、意外とTrelloだけでいいよね、みたいなこともあるかな。
そういう時は、これを使うといいかも。
ちょっとUIの雰囲気が違うだけで、まんまSlackです。絵文字の追加もできるし、APIもあるし。人によって好き嫌い分かれるスレッド機能も、まあ、あのスレッド機能のまま。
n8nと書いてnodemationと読ませるらしい。初見殺しすぎんだろ。
ZapierやIFTTT、無料枠あるけど、あれもこれもやり出すとすぐ無料枠埋まっちゃうので、これ結構いいと思うんだけどな。
kintone使ってる会社増えてると思うんだけど、まだまだ1ユーザー1500円ってのは高いので、零細企業は導入し辛いと思う。
で、それの代替になるのがExment。UIがkintoneとは少し違うので代替と言い切れないかもしれないが、
やれることはkintoneのソレと全く同じなので、用途代替はできる。
開発も日本企業なので、UIも日本語化されている。LAMP構成なので、レンサバでも動くよ!
そもそもAirtableって何やねんって人もいるかもしれないけど、kintoneとGoogleスプレッドシートをいいとこ取りして、Trelloとガントチャートを足した感じ。
これもまあまあいい感じでZoom再現してます。Zoomの方が新機能の追加早いけど、Jitsiも頑張って追いついている感じです。
ただ、やる内容が複数人でのリアルタイム動画配信なので、サーバースペック・回線スペックはまあまあ必要なので要注意。
こちらは使ったことないんだけど、よりオンライン授業向けらしい。
最近よく見かけるようになった、オンラインミーティングとかの予定をブッキングさせるSaaS。
あれのはしりがCalendlyで、日本でもいくつかそれのSaaSができてますね。
あれらも無料枠だと1カレンダーだけしかできなかったりするんだけど、これなら好きなだけブッキングさせられます。
ECサイトとか、Webマーケティングを重視してるサイトによくある、画面右下に吹き出しアイコンがあって、チャットウインドウがぴょこっと出てくるやつ。
日本ではWeb接客とか言われてるけど、あれの代表的なSaaSがIntercom。Zendeskは、どちらかというと内部ツール向きかな。
これのOSS版がChatwootとPapercups。自社サイトにWeb接客入れたいけど、費用抑えたい、って時にどうぞ。
この手のツールがないと仕事にならないという人も多いと思います。
これまでだとRedmineがそれのOSS版的立ち位置でしたが、さすがにイマドキあのUIはないなぁ、と。
OpenProjectは、Microsoft Projectの代替をイメージしてるみたいですが、
ガントチャートにカンバンがデフォルトで使えるので、BacklogやAsanaの代替にはちょうど良いでしょう。
ただ、そんな高度なことしてるわけではないのに、サーバーの要求スペックはちょっと高めなのでご注意を。
UA廃止でGA離れが始まってるとも聞きますが、疎開先として有名。
PHPで動くので、PHPやWordPressでできたサイトに一緒に入れちゃってもいいと思う。
HeadlessCMSは、データ表示を持たず、フロントエンドへAPIを通じてデータを渡すタイプのCMSのこと。
このジャンルでは、SaaSだとContentfulが有名だけど、OSSでもいろいろある。
Node.js製。歴史があるので、結構いろんなことができる。
WordPressのGutenbergエディターを取り込んだプラグインなんかもある。
User認証も持ってるので、CGM的なサイトを作ろうと思ったらできなくもない。
これもNode.js製。利用できるDBが幅広く、既存のデータベースも活用できる。
なので、既にPostgresSQLとかでデータを持ってるんだけど、
非エンジニアにもデータを触らせるためのフロントエンドが欲しい、ってニーズに良いかも。
PHP製。SQLiteとMongoDBで利用可能。MySQL/PostgreSQL使えないのがちょっと残念。
近年、本腰入れて自社ECサイトをやろうと思うと必ず選択肢に上がるShopify。
インテグレートパートナー向けのエコシステムも充実してるので、取り組み始めるエンジニアやシステム会社も多い。
ヘッドレスコマースや越境ECには向いているものの、これをセルフホストしたい、というニーズに応えたのがmedusa.js。
ざっと見てみただけだけど、モダンな構成で、今時のフロントとバックエンドを分けた構成でやりたい、というのには向いている。
プラグインにmedusa-marketplace.jsというのもあり、Amazon的なマーケットプレイスも実現可能。
昨年、Adobeに買収され、デザイナーたちを驚愕させたFigma。
先日はAdobe XDが終了のお知らせとなり、UIデザイナーたちの不安は募るばかり。
そんな提供企業に振り回されたくないなら、このPenpotでUIデザインしよう。
Figmaほど機能実装はされていないが、まあまあ一通りのことはできる。
Figma代が嵩むとお嘆きの制作会社なんかは、一考の余地あるんじゃなかろうか。
企業によっては、コンタクトフォームをたくさん作りたいという会社もある。
人材採用のフォームを職種別に細かく分けたい(しかも頻繁に募集職種が変わるとか)
Google Formで大体解決しそうだけど、それをGoogleに頼りたくないならこちら。
まあまあ機能豊富なので、人によってはGoogleFormよりもこちらを好むかも。
DockerベースのWebメールUI。送受信に必要なものを、丸っとDockerで用意してくれているので便利。
HubSpotは、いわゆるMarketing AutomationとCRMを一体にしたツール。無料枠もあるが、かなり限定されている。
MauticはMarketing Automationよりの機能が多く、ユーザーのサイト上での回遊をビジュアル化してくれたりする。
SuiteCRMはザ・CRMという感じ。SalesForceをデフォルトで使う感じに近い。
ツールが分かれてしまうのは辛いところだけど、それぞれにAPIがあるので、うまく繋げられると強力なツールになってくれるはず。
Webサービス作ってると、メールの通知や一斉配信などがあると思う。
通常これらはSendGridや、AWS SESなどで処理すると思うが、これらにもOSS代替がある。
PostalはDockerでメール周りのもの全部用意してくれているので、かなり楽。
WordPressをモダンにしたような感じで、EC機能もデフォルトでついてる。マルチサイトも標準。
Jimdo/Wix代替と書いたが、もちろん自分のサイトをMicroweberで作ってもいいが、
自前ホスティングして、JimdoやWixのようなサービスを始めることもできる。
テンプレートをいくつか作っておいて、Stripeを仕込んでおけば、今日からあなたもJimdo/Wixのような事業を始められるわけだ。
JImdo/WixとSTUDIO/Webflowは一緒くたに語られがちだが、明確な違いがある。
前者はプリディファインドなブロックをGUIで構成するのに対し、後者はDOM要素ベースで構築していく。
つまりよりHTML/CSSによる細かなデザインコントロールがしやすく、Webデザイナーが親しみやすい。
それのOSS版がWebstudio。まだアルファ版だが、フロントエンドはそれなりによくできているので、
バックエンドを自前で用意してStripeを仕込んでおけば、今日からあなたも(以下略
Facebookなんか使わねーよ、っていう人も多いかもしれないが、
特定のコミュニティの中でコミュニケーション取るには、FacebookのUIと機能は優れていると思う。
なので、サークルとか同窓会、あと自治会とかPTAなんかにもいいんじゃないだろうか。
Netflixの代替って、Amazon Primeとかじゃねーの、と思われるのかもしれないが、そうではなくて、
あなたがNetflixみたいな商売したいならこれを使うといいよ、というのがJellyfin。
いや、そんな商売しないよ、と思うかもしれないが、
使いようによっては、おじいちゃんおばあちゃん向けの子供動画配信サービスとして構築するとか、
Stripeと連携して、劇団やバンドのオリジナルの配信サイトを構築するなんかも面白いと思う。
今更誰もYouTubeやVimeoの後追いをしようとはしないでしょうが、
複数のユーザーから動画のアップを受け付けて、それを閲覧したい用途もあると思う。
例えば、軽音部で複数のバンドが練習風景を録画したのを定期的にアップしたりとか。
学習塾で、授業の録画を授業ごとにアップしていったりとか。
ZoomやGoogle Meetのような双方向ではなく、一対多の一方通行配信。
個人的には、企業のウェビナーツールとしての可能性を感じる。(Zoomのウェビナープランとか高いもん)
1つのメールアドレスを複数人で運用したい時のツールがメールワイズとRe:lationどちらも日本のSaaS。
FreeScoutはOSSだけど、海外製。一応日本語化もされてるっぽい。
ECサイトの顧客問い合わせや、営業チームのプライマリー対応なんかに良いと思う。
Bubbleってなんぞ? という人のためにお伝えしておくと、ノーコードベースのWebアプリ開発ツール。
データエンティティを設計したら、自動的にCRUDを作ってくれて、フォームを配置するというような感じ。
Bubbleはそれ系の老舗で、歴史が長い分ノウハウも溜まっており、連携できるサービスも多い。
ただ、ベンダーロックインされるし、季節的なキャンペーンとかでは、アプリを使用しない期間もサブスク費用がかかる。
Budibaseは、Bubbleの思想に一番近い感じ。凝ったUIが必要なければ、ざっくりコレでなんでも作れちゃう。
AppSmithも同じような感じだが、これはDBをあらかじめスキーマ定義しておかないといけないところが若干不便かな。
ToolJetはルーティングURLの概念がなく、本格使用を諦めたんだけど、最近アップデートしたらしいので、そこのところどうなってるかまた確認しときたい。
他にもこの手のやつあったら、いろいろ教えて欲しい。単純に好きなので。
「つづき」で気になった箇所を深掘り。確認するに、専門家の監修体制の構築はそれほど難易度は高いように思えなかった。やはり「つづき」で応えてくれた「医療用の学習データをGPT側で定期的に用意できるか」が今後の発展のポイントになりそうだ。
Me:
GPTのAttention機構って何?
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて、入力文の中から重要な部分を選択し処理するためのアルゴリズムです。GPTは、Transformerと呼ばれるモデルアーキテクチャを使用しています。Transformerは、Attention機構を利用して、入力文中の各単語の関係性を学習します。これにより、モデルは入力文全体を理解し、より質の高い出力を生成することができます。
Me:
GPTは医療の知識が弱いと聞くけど、このAttention機構の仕組みと関係ある?
GPT:
GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するために利用されています。しかし、Attention機構自体は、学習データに基づいて学習されるため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、Attention機構も医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。しかしながら、GPTには大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があり、知識を持っていない領域でも新しい知識を得る能力を持っています。そのため、医療に関するタスクをGPTに与える場合は、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。
Me:
ポイントは、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるんだね。
GPT:
そうですね。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するためのアルゴリズムです。GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。それに対して、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。そのため、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるということになります。
Me:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するには、意思決定者としての専門家の監修が必要という認識だけど、仮にそれが可能になった場合、GPTは医療現場で使われるようになると思う?
GPT:
GPTは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があります。しかしながら、GPTは人間の主観や判断力を持っていません。そのため、GPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、医療現場でGPTを使用する場合は、専門家による監修が必要です。専門家は、GPTが生成する出力が正確であるかどうかを判断し、必要に応じて修正を行うことができます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。そういった意味で、GPTが医療現場で使われるためには、専門家による監修が必要であり、GPTはその監修に基づいた情報の提示などに利用されることが考えられます。
Me:
ユースケースとしては何が考えられる?
GPT:
GPTは、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があるため、医療現場での様々なタスクに利用することが考えられます。例えば、医療文書の自動生成や翻訳、診断支援、治療プランの生成、疾患の予防に関するアドバイスの生成などが挙げられます。また、GPTは大量のテキストデータを学習することで、新しい知識を得る能力を持っているため、医学研究や新しい薬物の開発にも利用することができます。ただしながら、これらのタスクにおいてもGPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限らないため、専門家による監修が必要です。
Me:
専門家の監修は、GPTのユースケースの内、どのフェーズで必要になると思う?
GPT:
GPTが生成する出力が正確であることを確認するために、専門家による監修が必要になります。そのため、GPTを利用する各フェーズで専門家の監修が必要になることが考えられます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータについて、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力について、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションについて、専門家が安全性や効果を確認し、必要に応じて修正を行うことが必要です。
Me:
各フェーズごとにその適用の難易度を教えて。
GPT:
各フェーズごとに適用の難易度は異なりますが、概ね以下のようになります。ただし、これらは一般的な話であり、実際には、専門家がそれぞれのフェーズにおいて監修するために必要なスキルや知識は、それぞれのアプリケーションやタスクによって異なります。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータの整理や整形は、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が正確性や適切性を確認するための作業は、通常は難しくありません。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力を確認し、修正するためには、専門的な知識や判断力が必要になります。このフェーズは、専門家によって適切に行われないと、生成された出力が正確でない可能性があります。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションの開発やテストには、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が安全性や効果を確認するための作業は、通常は難しくありません。
Me:
たしかに生成フェーズにおける出力のパターンは他のフェーズと比べ管理しづらそうだけど、その難易度を調節するための工夫はあったりするの?
GPT:
生成フェーズにおいて、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節するための工夫には以下のようなものがあります:これらの工夫により、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節することができます。また、専門家が確認する作業を効率化することで、より多くのGPTが生成する出力を確認することができ、正確性や適切性が高い出力を得ることができます。
- GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することで、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- GPTの出力を確認するためのインターフェースやツールを開発することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力に対して、事前に定められたルールや基準を適用することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力を多数の専門家に確認してもらうことで、正確性や適切性を確認することができます。
- GPTが生成する出力を正確性や適切性が高いと判断される場合は、人手を減らして出力を採用することができます。
Me:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するにはどうすれば良いの?
GPT:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するには、次のような方法があります。これらの方法を組み合わせることで、より正確かつ適切なフォーマットを定義することができます。
- テンプレートを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたテンプレートを使用します。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたスキーマを使用します。これにより、GPTが生成する出力の構造が明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- 入力と出力の関係を明確にする: GPTによる出力は、入力に対応した形式で生成されるようにします。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
GPTの出力テンプレートの使用方法を教えて。
GPT:
GPTの出力テンプレートを使用するには、以下のような手順を踏むことができます。このように、GPTの出力テンプレートを使用することで、GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。また、テンプレートを学習させることで、GPTが生成する出力が予め定義したフォーマットに沿っていることを保証することができます。
- 出力テンプレートを作成: GPTが生成する出力のフォーマットを定義し、テンプレートを作成します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。
- GPTにテンプレートを学習させる: GPTに、作成したテンプレートを学習させます。
- GPTに入力を与える: GPTに、入力として必要な情報を与えます。
- GPTが生成する出力を確認: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていることを確認します。
- 修正を行う: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていない場合は、修正を行います。
Me:
GPTのテンプレートとスキーマの違いを教えて。また、プリセットと何が違うのかも教えて。
GPT:
GPTのテンプレートとスキーマは、出力フォーマットを定義するための方法であり、それぞれ異なる特徴があります。つまり、テンプレートは文章のフォーマットを定義するのに、スキーマはデータ構造を定義するのに、使用します。プリセットは、テンプレートやスキーマのような事前に定義したパターンやデータ構造を使用することができます。ただし、プリセットは、具体的には何を指すかは定義が異なります。
- テンプレート: GPTの出力に対して、事前に定義された文章のパターンを使用します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。テンプレートは、GPTが生成する文章のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマ: GPTの出力に対して、事前に定義されたデータ構造を使用します。スキーマは、GPTが生成するデータの構造を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- プリセット: GPTの出力に対して、事前に定義されたパターンやデータ構造を使用します。プリセットは、GPTが生成する出力を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
Pythonのopenaiライブラリでテンプレートやスキーマを再定義することは可能?
GPT:
はい、openaiライブラリは、新しいトレーニングデータ、テンプレートやスキーマを含むように、GPTモデルをファインチューニングすることができます。 openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングすることができ、トレーニングデータ、テンプレートやスキーマ、ファインチューニングパラメータを指定することができます。また、openaiは既にテンプレートやスキーマが組み込まれたモデルも提供しており、それらを直接使用することができます。
Me:
`openai.Completion.create()` メソッドでテンプレートやスキーマを再定義する方法を教えて。
GPT:
openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングするには、次のようにします。このように、openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングし、テンプレートやスキーマを再定義することができます。ただし、学習データとして適切なものを選び、ファインチューニングのパラメータを調整する必要がありますので、注意が必要です。また、トレーニングデータとして使用するテンプレートやスキーマによっては、モデルの性能が改善しないこともあるため、適切なものを選ぶことが重要です。また、ファインチューニングを行うためには、足りないデータや時間、計算リソースが必要です。
- トレーニングデータを用意: GPTに学習させるためのデータを用意します。このデータは、テンプレートやスキーマを含んでいる必要があります。
- openai.Completion.create()メソッドを呼び出す: openai.Completion.create()メソッドを呼び出し、トレーニングデータ、ファインチューニングパラメータを指定します。
- ファインチューニングを実行: 指定したパラメータに基づいて、GPTモデルをファインチューニングします。
Me:
当該メソッド用のファインチューニングパラメータは `prompt` を使うんだよね?
GPT:
はい、openai.Completion.create()メソッドでは、promptパラメータを使用して、GPTモデルに対して、生成したい文章のフォーマットやデータ構造を指定することができます。このpromptによって、GPTは指定されたフォーマットやデータ構造に従って文章を生成するように学習します。このpromptには、テンプレートやスキーマを含む文章を指定することで、GPTに学習させることができます。
あとアイドル狂いもスパチャ狂いもガチャ依存もアルコール依存も治る
どうやって治すかというとスキーマ療法をみんなでやる。これだけでいい(多分)
↓
↓
刺激で出る脳内物質で気持ちよくなり、寂しさや満たされない感情が意識の上から消える
↓
ものすごく適当だがこれがホス狂いおよびだいたいの依存症の仕組みだ
スキーマ療法は依存の仕組みの最初の「満たされない感情」に焦点をおいている
「なぜ自分が満たされないのか?」を安全を確保しながら考えていくやり方だ
スキーマ(schema)とは日本語にすると概念だ。「自分は○○である」という概念に焦点を当てる
「○○である」と自分が認識しているもののうち、人生の早いとき(子供の頃)に形成された、発動するとダメージを受けるようなものを
子供には基本的な人間としての欲求(basic emotional needs)がありこれが満たされていないとき不適応なスキーマを作りやすい
早期不適応スキーマが発動すると人は感情に打ちのめされ「人生やっていけねー!」という気分になる
人生やっていけねー!と思うのはとてもつらいので、酒を飲んだりガチャガチャして賭け事で興奮したり自分の人生よりこの人優先!という恋愛や過剰な推し事に逃避する
人によっては人生をやっていけるように気合でものすごく頑張ってみたり(根性論だな)もうなんも知らん……という状態になったりする
そうならないように早期不適応スキーマを自覚して発動しないようにしたり、発動してもそれに気づいて宥められるようになる……というのが目的だ
スキーマ療法のワークブック読んで指示通りにしてする
なんかまあ色々やることが書いてあるんだけど、それが自分にどんな風にヒットするかはその人次第なんでやってみるしかない
Q.認知行動療法とは違うの?
A.スキーマ療法は認知行動療法をさらに発展させたものといわれている
好きな方でいいと思う
Q.いままであった方法と何が違うの?
A.自分で出来る、というのが一番大きい(これは認知行動療法もだが)
これは安全を確保する作業が必ず組み込まれているので、深く考えすぎて心のバランスを崩さないようにしてある
つまりこの方法は他人を信じられなくて頼りたくない時、自分が弱っていることを知られるのが恥ずかしい時にも使える
Q.みんなでやるって?
A.問題行動と言えるほどじゃないけど逸脱行為をするときはあるし、それが他人にしわ寄せされていって最後は大波になったりするのが減るだろ
自分の地位が脅かされそうだから高圧的に出る→高圧的に出られると委縮してストレスがかかる→逃げたくなる等のサイクルがなくなる
本を読めば自分で出来るから企業や学校や団体で研修に使ってみてほしい
マジでヤバい精神状態の時はやる気起きないだろうから、それより辛くない状態の奴がやって社会全体のストレスを減らそうという考えだ
Q.科学的なの?
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増田やTogetter、NHKに寡占されているはてなブックマークだが、めったにブクマされないサイトからホットエントリ入りしてくるウェブページはとても面白いコンテンツなんじゃなかろうかと思って調べてみた。
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
ブクマ数 | タイトル | ドメイン |
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2882 | 【アメリカで話題】ただ座るだけ!股関節がみるみる柔らかくなる「90/90ストレッチ」 | ヨガジャーナルオンライン | yogajournal.jp |
1526 | 共感格差 | shioshio3.hatenablog.com |
1440 | きゃりーぱみゅぱみゅの 「大人なLADYになるわよコラム」第35回〜『マネーの虎化してるわよ』〜 | hanako.tokyo |
1109 | 米津玄師氏の担当の方から連絡がありました。|つんく♂ | note.tsunku.net |
1002 | ちょうどいいWebデザインギャラリー | choooodoii.com |
939 | 記念日、赤ちゃん連れ等には向いていません - 星野リゾート リゾナーレ熱海の口コミ - トリップアドバイザー | www.tripadvisor.jp |
887 | 【股関節がガチガチに硬い人向け】可動域を無理なく広げる!"揺らすだけ"股関節ストレッチ | ヨガジャーナルオンライン | yogajournal.jp |
795 | おいでよ 広告の沼 | 昭和の雑誌広告を中心に | www.citymilk.net |
670 | スプラトゥーンの特許 - naoya2kの日記 | naoya2k.hatenablog.com |
659 | ネイティブが使うビジネス英語:株式会社日立システムズ | www.hitachi-systems.com |
615 | 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します!(2022年度版) | blog.recruit.co.jp |
598 | 「1年かけたマンガが、らくがきに負けた」上を見るよりも自分の評価を見る /カレー沢薫の創作相談 | www.pixivision.net |
578 | 書評『つみたて投資の終わり方』取り崩し方考察 - FIRE: 投資でセミリタイアする九条日記 | www.kuzyofire.com |
578 | 有志と #ソフトウェアテスト読書マップ を作りました! - ソフトウェアの品質を学びまくる2.0 | www.kzsuzuki.com |
570 | 世紀の謎「カーリングはなぜ曲がるか」を精密観測で解明 | 立教大学 | www.rikkyo.ac.jp |
558 | AMD × 藤井聡太 | 「神の一手」の裏側に。 | AMD | fujiisota.amd-heroes.jp |
535 | ウェブ制作で React(Next) や Vue(Nuxt)、jQuery が最近どれぐらい使われているのか調べてみた - feb19 | feb19.jp |
481 | しみけんの妻・はあちゅうさんに訴えられましたが勝ちました - ゲスで怠惰なブログ | gesugesumi.hatenablog.com |
465 | 【海外アニメ】恐怖!ディズニープラスクソダサロゴ展覧会!【カートゥーン】 - コウタロー速報 | kotarodayo1126.hatenablog.com |
463 | 22/9/17 小二で全国模試一位を取った男の半生 - LWのサイゼリヤ | saize-lw.hatenablog.com |
461 | 「部分的」動員がロシア社会に及ぼす影響 | rusbureau.net |
450 | 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog | cosol.jp |
433 | 外部パートナーとのAPI連携時に気をつけるポイント - 10X Product Blog | product.10x.co.jp |
425 | “統一教会”と性教育(前編) | www.knb.ne.jp |
400 | 「水着でも男女混浴不可?」の東京都の条例についてあれこれ調べたら面白いことになってきた。 - ヨッピーのブログ | yoppymodel.hatenablog.com |
398 | 元・電通マンが地方公務員に転身。湘南から岡山に移住して5年でいまだ感じる4つの葛藤 | OCEANS オーシャンズ|男の日常を楽しくする情報発信局 | oceans.tokyo.jp |
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393 | キリン、電気の力で塩味・旨味を増す「エレキソルト」。対応カトラリーを2023年発売へ | gourmet.watch.impress.co.jp |
小遣い稼ぎでちょっとしたシステムを作ってたんだよね。DBのスキーマ定義とかマイグレーション履歴はgitにチェックインしてあったし、コード読めない人のためにそこからER図も自動出力するように設定していた。
ある日、おじさんが急に上にやってきて「DB定義はエクセルでやるのが業界の常識!そんなことも知らんのか!」と言ってきたんだよね。このおじさんの経歴を見てみるとまともな会社で働いたことが一度も無い。学生時代に受託のシステム会社を起業したようでその後は大した人間を雇うこともなく零細システムをほそぼそと作ってきたらしい。学歴も大したことがないんだけど何故か自信満々なんだよ。自分はコードを書けると思い込んでる。「昔はコード書いてたので分かるんですが」とかいちいち言ってくる。でもね、どうも言っていることが時代遅れでガラパゴスなんだよね。なんと英語が全然できないらしい。「英語はアウトプットはできないが読むことはできる」と強がっているけどどうも嘘くさいというか英語情報に全く触れていないことが分かるタイプというか。でもこういうタイプだと低学歴ITの世界では幅を利かせられるらしい。
そんな感じで自信満々で偉そうなガラパゴス男だから話が通じない。自分だけが正しいという態度。急に怒り出すし。DB定義はエクセルで管理して変更履歴もエクセルじゃないとダメだって言うの。それが業界()の常識なんだと。上位互換を既に全部セットアップしてあるのにそれを理解できないのか何なのか。低学歴ITの世界でしか通じない弱小零細SIerの常識を押し付けられても困る。