LLMを試してみる

どんなものか？

LLM（Large Language Model）とは、大規模言語モデルのことを指します。以下にLLMの主要な特徴と重要性についてまとめます：

1. 定義：
   LLMは膨大な量のテキストデータを学習し、人間の言語を理解・生成できる人工知能モデルです。

2. 特徴：

   • 大量のデータで学習：インターネット上の文章や書籍など、膨大なテキストデータを使用
   • 自然言語処理：人間の言語を高度に理解し、生成できる
   • 多機能：翻訳、要約、質問応答、文章生成など多様なタスクをこなせる

3. 代表的なモデル：

   • GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズ
   • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
   • T5（Text-to-Text Transfer Transformer）

4. 応用分野：

   • チャットボット
   • 自動翻訳
   • コンテンツ生成
   • 検索エンジンの改善
   • プログラミング支援

5. 課題：

   • 倫理的問題（バイアス、誤情報の生成など）
   • 計算資源の大量消費
   • プライバシーの懸念

6. 今後の展望：

   • マルチモーダル学習（テキスト以外のデータも扱える）
   • より効率的な学習方法の開発
   • 特定分野に特化したモデルの増加

LLMは現代のAI技術の中核を成す重要な要素で、様々な産業や日常生活に大きな影響を与えつつあります。その発展は急速で、今後もAI技術の進歩を牽引していくと予想されています。

試しに使ってみた

技術記事にケチつけられたので使ってみる。「そもそもSwift, Kotlinを使うと、ここが良くなるのよね」って感じの参考になりそうな意見がなし？

Flutterの限界と開発者としての成長に関する考察

はじめに

最近までアプリ開発といえばクロスプラットフォームのFlutterが主流だと考えていました。しかし、様々な経験を通じて、Flutterの限界を感じるようになってきました。

個人的な気づき

1. クロスプラットフォーム開発の現実

   • Swift、Kotlinの知識が実際には必要
   • Xcode、Gradle、IPA、AAB、APKなどの理解が不可欠

2. キャリア面での考察

   • 未経験者の転職手段としては適切でない
   • 実務では AWS、バックエンド開発なども求められる
   • 零細企業以外では Firebase のみの環境は稀

3. 技術的な課題

   • センサー系機能の実装が弱点
   • パフォーマンス面で「カクカク」する傾向
   • GraphQL との相性の悪さ
   • 自動生成系パッケージのブラックボックス化

4. 開発環境の課題

   • Flavor（環境分け）の設定が煩雑
   • バージョンアップごとの設定変更

メリット

• Firebase、Supabase との連携の容易さ
• シンプルなアプリ開発には適している

結論

1. モバイルアプリ開発の全体像の理解が重要
2. プロジェクトごとに最適な技術選定を行う必要性
3. パフォーマンスやスケーラビリティが重要な場合は Swift/Kotlin を検討

今後の学習課題

• RDB、RDS のリレーション
• プッシュ通知の仕組み（APNS、FCM）
• アプリ申請手続き
• 認証と認可の概念
• アプリケーションアーキテクチャ

最後に

Flutter は素晴らしいツールですが、プロフェッショナルな開発者になるためには、より幅広い知識と経験が必要です。技術はただの手段であり、プロジェクトの目的に応じて適切なツールを選択することが重要です。

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おおおいい感じで整えてくれたか？
、とか,を使うなってことか？？？？
でもつけないと個人的に読みづらいような....
今度から試してみるか。