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はてなキーワード: 領域とは
書評ブログだけ読んで本の内容について批判する人を見てイラっとした
素人がぱっと思いつく批判点なんて論文書くような研究者が考慮してないわけねーだろ
まあ確かに本に書かれていたとしても、元になったその論文は本当に信頼できるの？って話はある
しかし素人の素朴な直感で「その学術調査結果なんかうさんくさい」みたいな態度をとられるとイラっとするぜ～
→反論：自分が知らないだけで実はその人はめっちゃ詳しい人かもしれない
→それはそう
→反論：その人も第一感で批判的な感想言っただけで、あとでその本を買って読んでるかもしれない
→それはそう
→反論：キャッチーなタイトルの本の内容をうさんくさそうに思うのは自然な感情
→それはそう
→反論：素人だとしても特定の学問領域（例えば社会学など）は初手で疑ってかかった方がよい
→それはそう……なんだけど、曲がりなりにも学問に対して自分は信頼のスタンスをとってその後に裏取りして事実確認するほうが誠実な態度なんじゃないかと思っていて
→再反論：現代人は忙しくやることがたくさんあるので、そこまで興味ない分野の確認は初手で切り捨てて省エネしたほうがよい
→それはそう
昨日その本を買ったけれどまだ読んでないからな……
週末に読むぞ
田舎はコミュニケーションスキルが高いって言うよりは自分と他人との境界が低すぎる
都会の人間が「ここからは俺の個人の領域」みたいな常識を捨てずに突っ込んで
「あいつは何考えてるのかわからん」みたいにつまはじきにされるのめちゃくちゃ見てきた
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。
最初は通勤用のママチャリを手頃なクロスバイクに買い換えようと思っていた
ところがたまたま入った近所の自転車屋が輸入物のクロモリフレームを多く取り扱っているおしゃれ系の店で、
色々見ていると確かにジャイアントとかメリダのクロスバイクと比べて圧倒的に格好良い
車なら古いランクルとかジムニー、原付ならカブがいけてるな〜と感じる自分には鉄フレームのレトロ感がバッチリハマってしまった
クロモリはアルミより重いけど長く使えるとか自転車旅行の最中でも修理しやすいとか荷物もたくさん積めるとか色々営業トークを受けているうちにその気になってしまって、じゃあこういうやつを一台買おうということになった
店頭に気に入った色とサイズのやつがあったからじゃあこれをというと、およそ7万円だと
うん、まあまあまあ…
ちゃんとしたクロスバイクならそれくらいはするからな、と覚悟を決めた
しかし俺はわかっていなかった
7万はフレーム（自転車本体）の価格で、それだとハンドルもクランクもブレーキもサドルもタイヤも何もついてないまっさらな状態だという
そこに、自分が気に入ったパーツを選んで組み合わせることで理想の自転車を作ることが出来るのだと
確かにそれは楽しそうだ
MacBook Proも仕様選んでるときが一番楽しいからな
ホイールに至ってはリムとスポークとハブを選んで手組したりもできるらしい
正直俺には違いが良くわからないので何でもいいよと思ったのだが
色々見せられているうちにリムのデザインも色々あることがわかってきた
ハブ、BB、ヘッドパーツなど、普通に生きていたら存在を意識しないようなパーツも存在した
これらのパーツにはベアリングが使用されており、自転車に於いて重要な回転性能に影響するからアップグレードするに越したことはないと猛プッシュされた
さらにハブというのは車輪の軸にあたるパーツだが、これがメーカーによって結構違う
何が違うかというと見た目もそうだが、音が違う
うるさいのも静かなのも高いのも低いのもあり、通はこれにもこだわるらしい
そしてその店員は全体的にアメリカ製のパーツに対して信仰を持っているようで、輸入ブランドの高級パーツをどんどん持ってきてプレゼンしていく
俺が買った自転車のフレームがアメリカメーカーだから相性がいいって話にその時は納得してしまったが、後で調べたら製造は台湾だった
とにかくよくわからんのでありとあらゆるパーツを「いいやつ」にして、変速コンポだけはシマノの「まあまあのやつ」で見積もってもらうと、約50万になった
流石におかしい
しかし一度良いパーツを組みつけたイメージをしてしまっているせいで、
なかなかダウングレードする気分にならない
とは言えさすがに買えるわけもないのアメリカ製の高級パーツは排除して現実的な価格のパーツに変えた
（ただホイールは重要だからと熱弁されて、リムとタイヤはいいやつにした）
ほかは低価格帯のものにしたつもりだったが、たぶん感覚が狂っていたんだろう
ハンドルに8000円、サドルに1万円、ペダルに6000円…と積み重なって
最終的には25万になっていた
このくらいならいいだろう、とその時の俺は思った
代金はすでに支払い済みで、来週組み上がるらしいので取りにいく
ぼったくられたような気分も正直、ちょっとある
しかし不思議なことに、今仕様書を見てもこれ以上金額を削れないという気がする
ここ数日で興味が出て各メーカーの自転車やパーツを調べてみたが、
その店の販売価格は適正で、むしろだいぶおまけしてくれたようだ
それはどのジャンルでも同じことだ
服でも腕時計でもボールペンでもメガネでも既製品は安いのがいくらでもあるが、こだわればやはり高い
冷静に考えるとメーカー製の完成車は何なら半額以下で同程度の性能のを買える
もっともそこから自分好みにカスタマイズしていくとまた何万もかかるんだろうが、
いじらずとも乗れるんだからそのまま乗ればいいと思う
今回俺は自転車屋の口車に乗せられて自転車オタクが喜ぶ趣味の領域の製品を買ってしまったということなんだろう
後悔しているか？
わからない
「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。
最近はお絵描きAIやchatGPTみたいな大規模モデルとチューニングでシンギュラリティできるっしょとなっている。
なので、次に「もうこれできちゃうだろ！」みたいな盛り上がりできそうな領域を考えてみる。
これは結構最近スタートアップで聞くので、そのうち本当にできるんじゃないかな。
３年くらい経ったら、本当にビジネスとしてもいける技術が出揃って、技術発展がガンガンなされるかな。
最近、進歩が激しいらしく、かなり実現が前倒しになっているのが、シンギュラリティの時の感じと似ている。
あと10年くらいでシンギュラリティくらいのノリになるんじゃないかな。
冬眠遺伝子で結構ネズミの冬眠とかできるようになってるらしい。
人間でもできるか！？みたいになるには、ネズミだけでなく、猿とかでやって欲しいところだけど。
これもあと10年くらいでシンギュラリティみたいなノリになるかも。
ヤギでとっくにできている。
人間でやるには、何が足りないのかなあと感じるけど、多分、猿とかでそのうちできたら、人間も！みたいな話になるのかな。
それとも、やはり人間で一時期でも達成できないと厳しいのかな？
定期的に盛り上がるし、なんなら古代の時代から度々盛り上がってる。
だが、現代はこれは本当に来るかもなあって感じかあ。
部分的にはなされてるけど、汎用化が難しいのと、値段的に量産化とかがネックになってるが。
テスラが3Dプリントするロボットとかで人間型が100万円とかになってるとか聞くから、かなり来るのかな？
テスラの頑張り次第で、5年以内には来るかもなあ。
自分がどの家事を分担しているかとか、それぞれの家事の実施比率に目が向きがちだが、個々の業務のマネジメント領域も含めた評価とすべきと思う。
例えば保育園の送り迎えを週5日のうち2日担当していたら負担比率40%と考えていいかというと、少し違う。イレギュラーで夫婦が共に迎えにいけない日を事前に確認して、おじいちゃんおばあちゃんにお願いするとか保育園にスポットで延長を申し込むとかの周辺を夫婦のどちらがやっているかというのはポイントである。
ゴミ出しに関しても同様で、日々のゴミ出しだけに関わらず、ゴミ袋の補充とか粗大ゴミの申し込みとか、或いはそもそもゴミ出し担当日のシフトを組むのは誰かみたいなところがポイントである。
振り返ってみると、私自身、個々の業務の実施比率はトータルで5割近く行っていたと思うが、各家事の周辺作業やマネジメント全般を妻に任せきりにした上で、俺はやってんたオーラを出してしまったのが夫婦の不和の原因だったと思うので反省している。
【前回の話↓】
https://anond.hatelabo.jp/20230116134740
早速アンケートとCAARSをやったので書く。
前回初めて匿名ダイアリーを書いてみたけれど、結構すぐにコメントがついて感動。ネトウヨ関係なさすぎる。
自分が行った病院ではADHDの薬を出すかどうかにWAIS検査＝IQは関係ないとのことでした。最初は勧められなかったし。
「ADHDに典型的な症状があるかどうか」「それによって困っているかどうか」を重視する感じ？ 自分にどう診断がおりるかを含めまだ分からないけども。
【自宅でのアンケート／CAARS解答】
アンケートは幼少期や現在のADHD的傾向・エピソードについてのチェックがメイン。所要時間は１時間ぐらいで、躁鬱・ADS・強迫性障害・統合失調症などの可能性を探る項目もあり。
不注意・多動性・衝動性、あれもこれも丸ばっかり。ただ、これもどこまで「誰もがある程度そうでしょ」の領域なのか難しい気がする。大人になっても大幅に……というところがミソなのかな。
CAARSも基本的に似た感じで、ADHD的傾向についてチェックしていくもの。こちらは10分程度で簡単に終わりました。
ひと通りやって思ったのは、「発言の衝動性」が一番気になるなぁということ。直接的に人間関係に影響するから……。
そしてあっちこっち修正液だらけ、今日の日付と誕生日を間違える。これも「誰もがある程度そう」か？
二度目の受診は、↑の結果について聞くため長めの枠で予約。キャンセル・日時変更いずれにせよ料金がかかるらしい。病院の特性上、来なくなっちゃう人多そうだもんね。(前科持ち)
次回は二度目の診察かWAIS検査を受けたら書こうと思います。
【続き書きました↓】
でもパーソナルスペース内に理解不能な生き物がいるというストレスは耐えがたいんだよね
「何してくるか想像できない相手」が傍にいるという恐怖は本能の領域だ
私は虫全般が嫌いだけど、特に嫌いな種類が視界の中に居ると理性が死に殆ど動物並みの反応(逃げる、叫ぶ、隠れる、攻撃する)しかとれなくなる
だって普通の圧倒的大多数の男は痴漢なんかしたいと思ったこともねーからさ
男なのにやたら痴漢という問題にかかわろうとしてる時点で「なんか変なやつだな？」ってなるわけよ
痴漢が身近な女性だと意外にそこが盲点で気付かないのかも？と感じてこれを書いてる
たとえば俺が知ってる痴漢の話ってほぼ１００パー姉の話で
けどはっきり言ってそんな話も気持ちわりーからあんま聞きたくないわけよ悪いけど
痴漢撲滅運動やろうとしたらたぶんその百倍ぐらい気持ちわりー体験をしないといけないわけじゃん
フツーの男はなかなかやろうとしないぜ？そんなもん
だから痴漢撲滅運動にやたら前のめりな男がいたら相当疑った方がいいんだよ
正義感の強い正義マンだとしてもわざわざ痴漢問題を選択することはなかなかないと思うんだよな
他に気持ちよく怒れるネタなんて社会にいくらでもあるんだからさ
無数にある”より良いネタ”ではなく独特の気まずさのあるネタを選んでるという事実にはかなり選択的な意志を感じてもよい
はっきり言うと痴漢や性犯罪に関心の強い男である可能性は結構高いと思う
撲滅活動を通し被害女性の被害体験を沢山聞いたり出来ることが報酬になってる
露見不安を誤魔化したい・自分の犯罪者性から目を背けたいために痴漢や性犯罪者を憎むパフォーマンスをしている
もちろん両立するタイプもいると思う
そういう変な男ほど痴漢撲滅運動の先頭に立つことは秘密の「報酬」があるわけよ
俺は別にシニカル気取ってるわけじゃないし人助けも社会改善も否定しない
困ってる人を助ける親切は人間にとって一番大事な気持ちだと思ってる
昨日もポケットから椅子に落ちてるアイフォンに気付かず席立った若いサラリーマン追っかけてアイフォンを渡した
俺の他にもそのアイフォン気にしてたらしいおばさんと婆さんも同時に声上げてサラリーマン呼び止めてた
そういうおばさんや婆さんの素朴な心配や親切とは違う雰囲気だしてると思うんだ
素朴な親切じゃなくて
変に「女の味方」を強調してきたりとか、”敵”を設定して攻撃的なポーズを見せてきたりとか、
性犯罪に限らず政治運動社会運動でも、この条件に当てはまる男は一度疑ってチェックした方がいい
性犯罪を憎む言及の多い議員はそうでない議員より性犯罪やってる可能性が高いし
ホモを憎む言及の多い議員はそうでない議員より隠れゲイである可能性が高い
少女だけを対象にした支援団体とか教会とかの代表はそうでない男より少女に対する性搾取やってる可能性が高い
日本からいきなり「海外に井戸掘りに行こう！」ってスタートする奴はちょっと騎士ってるよな
現地で医師やってて「この人達に足りないのは井戸だ！」ってなった人間とは結構違うと思う
どこかで虚栄心や自我を捨てて本物の善人になっていく可能性もあるだろ
Arturo_Ui きょうだい・配偶者・娘etc.が痴漢被害に遭ったことのある男性って、結構いると思いますよ。 マジレス
2023/01/16 リンク yellowyellowyellowyellow
俺自身が姉から痴漢被害の話を聞いてるって文中にはっきり書いてるのになんなんすかこのレス。
「それでも俺含めたほとんどの男が痴漢撲滅活動に前のめりに参加しない理由」について考察を述べたのがこのエントリだよね？
その俺の考えに対して反論するならいいんだけど、「身内が痴漢被害に遭ったことある男性結構いると思いますよ」ってどういう反論？
この人のこのレスは「タイトルだけしか読んでない」って感じではないけど
何をどれぐらいどんなふうに読んだらこういうレスになるのか想像が難しい。
というか前にもこの人が増田にこういう感じのなんとも言えんレスして書き手に呆れられてるのを見た気がする。
「マジレス」より前に全文を３回しぐらい読んでほしい。
全体的に、線で結ばれているものが親子関係なのか包含関係なのかただ近い領域のものなのか曖昧なので意味のあるグラフというよりはキーワードを適当に散りばめて近い領域にあるものを線で結んだお気持ちマップに見える
よってトップや役員は社内外問わず「アレを当てた人」として認識され神格化されていく。
本人たちも「１発当てた」経験があるので、当てた当時のノリのまま、周りに持ち上げられて何年経ってもマジ増長してる人が多い。
いまだに西麻布の会員制バーで毎晩会食と称して女の子と遊んでたりする。
楽しそうで何より。
クリエイティブな要素が絡むものは、なにやるにも基本はトップダウンで、現場はいわば「学園長先生の思いつき」を実現する仕事を日々やってる。
もちろんフツーの会社っぽく、現場からの提案をプレゼンとか会議などで伝える場面はあるけど、最後の判断は「偉い人が気に入るか」なので、あんまり論理性とか考えすぎなくてもOK。
とりあえず捨て案みたいなのを苦し紛れに出しておき、「ここはこうだろ！」「それはそうだろ！」というお叱り&ご指導を頂いた上でそれを忠実に実行するのが最短ルートだぜ。
■謎の総務畑スーパーマンがいる
役員連中、基本ヤバいヤツらしかいないので、会社としてマトモに機能しない‥と思いきや、
ベテランの総務畑スーパーマンが必ず１人はいる。この人が裏方仕事を完璧にしてくれるので、会社が存続されていく。
マジ感謝。
これ何でなのかな？て考えたんだけど、
クリエイティブ系のしごとって仮に成果イマイチでも「まあ今回は当たらんかったなー。仕方ないから次や次！」みたいなノリが横行するのよね。
なぜなら神格化された役員がディレクションしてるので仮にダメでも批判は許されないのだ。
では何を持って社員を評価するのかといえば、「いかに神格化された役員から落ちてきた仕事を忠実に実行できたか」。
その無茶振りを、精神削って対応出来たやつが偉くなる→部下にも同じこと求める→部下対応できないので病んで休職退職 のパターンが横行。
最初は仕事ができて人のいいマネージャーさんが、がんばってクソパワハラ役員の無茶振りに対応し続けた結果、闇堕ちしてパワハラ属性を身に着け、部下を休職退職させてしまう。
若手を使い潰して西麻布に交際費をせっせと注ぐ日々を過ごしていると、まあ会社も傾きそうなもんだが、
まず総務畑スーパーマンの働きにより常時リジェネが掛かっているので、常に死なない程度に一定のHPが保たれる。
あと若手が何人辞めても再供給しやすい（なんだかんだゲーム業界は人気！）
何年かに一回、突然変異としか思えない有能若手が入社してきて、クソ役員が何故か見てないところでまた１発当てるゲームをリリースし、会社に莫大な利益をもたらす。
瞬間風速的にボーナスも爆増し、ヘロヘロな社員も「まあボーナスたくさんもらえたしいっか」のマインドでナアナアな雰囲気に。
そして１発当てた有能若手がクソ役員にジョブチェンジするイベント発生、以下ループ
皆さんお疲れ様です。
超一流の領域ではメンタルが勝負を分けるからアンガーマネジメントが重要になるんや。敢えてストレスを発散することによって冷静になる。かのエシディシもやっとることやで。
AIイラストにやや否定的な立場なんだけど、なぜ否定的なんだろうなと考えてたので便乗。
自分は稀に趣味絵を描くが基本的には消費者、かつAIは機械学習の分野を過去にちょっと齧った程度で、多分に想像や自問自答を含む。
結論としては "自分たちの領域にAIが入ってきて声を荒げているだけ" という説を自分では否定できなかった。自分たちの領域が侵されたらそりゃ声を上げるし上げて何も悪いことはないとも思うけど。
とはいえAIイラストが嫌い、イラストAIの利用者が嫌い、イラストAIが嫌いはそれぞれ微妙に異なる背景がありそうなので、試しに分けて書いてみる。
(前提として以下は「絵を描かない人間がAIイラストをSNS等にあげることを、なぜ絵描きが叩くか」、という観点から見ている。もう一つの大きな要素である商用利用(仕事を奪う事)への批判については含まれていない。(そんなの既存のイラストレーターがAI使うようになるだけやろと思っているので。))
これは多分、絵を描く行為と「AI生成したもの自体をイラストと呼ぶこと」の相性が悪いから。
だいたいの絵描きは模倣から始まるが、人間はコピー機みたいに精密ではないから模倣の過程で個性が生まれ入り込む余地がある。
絵なんてRGB値で表せる色の点の集まりが二次元的に並んでるだけでしょ？と思うかもしれないがそのじつ配置やサイズ比、コントラスト(明暗比)や色相変化だとか、一つの平面内にいくつもの関係性が詰め込まれていてその組み合わせにこそ絵描きのこだわりがあったりする…らしい。
「一見して似てない(パクリに見えない)からOK」だけでなく「自分なりに再構成したかどうか」とか「製作者の意図があるか」という模倣の過程における主体性が重要なんだろうね多分。
(余談だが現代のCGイラストレーターはブラシやテクスチャ、ストックフォト等の共有リソースを当然のものとして受け入れているから、似ているのが悪いとか楽をするのが悪いという風潮はあまりない。イラストAI自体、ツールの一つとして導入する流れも既にある。)
その視点でいえば現時点のAIの文脈における「学習」は「AI利用者の意思」が介在しない模倣であり、機械的な抽象化は「創造性のうわべをコピーし盗む行為」であり、
そんなAIツールから出力されたま生のモノをイラストと呼ぶと絵描きはキレる、という論理めいたものが見えてくる。
生成に使った呪文それ自体には創作性があるかもしれないがそれは呪文の創造であってイラストの創造ではないぞと。
どんなに多数の学習データで希釈されモデル内で分解・抽象化されていようと、そのブラックボックスが最終的に出力しているものは性質的に既存の作品を意思も悪意も無いままコラージュしたものでしかないぞ、という考え方。
(だから多分、現時点でもAIを作るところから自分でやれば十分に「絵を描いた」ことになるから、AIが出力した絵をそのまま出してもそういう作品として受け入れられるんじゃないかなとも思う。絵を描くとは絵を描くことではないのか？)
ということで、絵を描く人間にとってイラストAIから出てきたAIイラストがイラストには見えないとする。
そんなものを１人が手書きでせっせと投稿するならともかく、大量生産して流されたら嫌がらせや荒らしでしかない。AIイラストならそれが現実的なコストで実現可能であるから、その量を原因として否定される。
(もっとも、これを表立って言うと「お前のへたくそな絵こそ俺にとってはスパムなんだよ」という不毛なバトルが始まりかねないので多くの人はこれを言えないだろう。インターネットでナワバリバトルするな。)
(量的問題)
感情的な理由でいえば、AIイラストをイラストとして流しているからだろう。先の理由により、絵描きにとってAIイラストとイラストは別ジャンルだ。
サッカーしてる所にラグビーのルールで突っ込んでくる人、嫌だし迷惑でしょ。しかも通常の人間ではありえない速度で大量に。
使ってもいいけどよそでやれ、という考え方。
多少論理的な理由があるとしたら、小説と絵の性質の違いに由来するのかもしれない。
小説は時系列の創作だが絵は時間的に静的な平面の創作だ。一言で創作物と言っても共通点は少ない。
時系列を持ったチャンクの膨大なつながりからなる小説と、実世界の解像度でもせいぜい数十センチ四方の平面からなるイラストではイラストの方が「ぱっと見の印象が似てる作品」は生まれやすい＆判別しやすい。
この特性上小説AIは過去の作品の盗作と呼べるほどのものは滅多に出さないが、イラストAIは割とあっさり出す印象がある。特徴的な絵柄やキャラクターがそのまま出てしまったりね。
またimage to image等の悪用しやすいAIの存在や、AI以前からトレパクや転載で荒れがちな環境も既にあった。
盗作と呼べるレベルのものが見つかったとき、イラストAIというブラックボックスから出てきたからパクリじゃありません！機械のやったことです！なんていうのは被害者からすれば理不尽だし、お行儀の悪いAIとその利用者がいればなおさらだろう。
技術的に問題があったり悪用可能なものを公共の場で使うな/公開するな、という考え方。
好き/嫌いどちらのスタンスの人もいる。当然だが。
イラストAIはが好き、あるいは積極利用する動きはある。「AIイラストを嫌う理由」で書いたように、ツールの一つとしてイラストAIを取り入れようとしている人はプロ/アマともに見かける。
法的に問題もないなら便利なツールとして使おう、という考え方。
これは体感だが、実際のところ絵描きの間でもこのスタンスの方が優勢だ。「自分の絵にイラストAIをツールとして利用すること」にまで否定的な人は少ない。(だから元増田の "AIに対して怒っているのではなく、自分たちのアイデンティティを奪おうとするから騒いでいる。" という指摘はよくわかる。例外的に「嫌われるAI」は明らかによくないデータを使ってるAIとか、絵師の絵を下書きに別の絵を生成しますとかに悪用されたAIぐらいだ。)
そもそも一部の絵描きが嫌おうがイラストAIの利用が止むわけもないので今後よほど大きな事件でもない限り画像生成AIの利用拡大と画像処理ソフトへの統合は既定路線だ。嫌うことに意味はない。Adobeも画像生成AIの利用に前向きだからこの流れはもう止められないぞ。
あれ？なんでこの増田書いてるんだっけ…
まあぶっちゃけ今ある感情的・技術的な問題は放置されたままイラストAIが飽きられ、問題の大半が勝手に解消されるっていうが一番あり得えそうなオチなのかね。
寝よ。
以下はAIイラスト叩きを見て思ったことをだらだらと並べたものです。
ロバの耳的な感じで吐き出した何かなので、あまり真剣に読まなくて大丈夫です。
「NovelAI」でAIイラストを作成できる話題が出てからやけにAIイラスト叩きを見る。
著作権とかそういうので叩いているのは分かるが、「AIイラスト」の存在自体を叩いているものも見かける。
やれ「楽をしているだけだ」、やれ「絵師から仕事を奪うのか」、やれ「描く気なくした」だのだの。
再度言っておくが、著作権云々ではなく、AIイラストが毛嫌いされているという話がしたい。
AIが毛嫌いされているのか、と言えばそういう訳ではない。
「AIのべりすと」などは面白おかしく使われて楽しまれていた。
これも小説家の仕事を無くす云々の話が上がったかというと少なくとも自分の周りでは聞かない。
では、「NovelAI」の登場でAIへの認識が変わったのかと思ったがそうでもないらしい。
「ChatGPT」というAIと会話できるものについては画期的だの面白いだのとポジティブに飛びついているのを見かけた。
以下の感想は自分がAIイラストを作成して遊んでおり、かつ、絵師ではないから思っているだけかもしれない、と言い訳しておく。
自分から見ると、絵師たちが自分たちの領域にAIが入ってきて声を荒げているだけに見える。
AIに対して怒っているのではなく、自分たちのアイデンティティを奪おうとするから騒いでいる。
