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4/3~4/7で技術的にやったこと

2023/04/09に公開

Pickleって何?

プログラムを実行し終えた後も作成したオブジェクトを保存する機能を提供するのがPickle moduleらしいです。
保存する方法としてはバイト列にオブジェクトを変換して保存するらしい
バイナリとしてファイルみたいな形にして保存することでプログラムを実行し終えた後にも再利用することができるってわけだ。

直列化(serialize)とはオブジェクトとそのインスタンス変数をバイト列やxmlに変換することらしい。
これによりオブジェクトをファイルとして保存したり、ネットワークで送信することができるようになる。
serializeされたオブジェクトを復元する処理はdeserializeと呼ばれている。

ChatGPTで開発してみた感想

まじで楽。コスパいい。これは単純なプログラマーはいなくなるなと思った。(良いAIを複数個抱えて、それを動かせば簡単にリリースまで辿り着ける)
じゃあ今後どう生きていくべきか?
共存だと思う。
結局やりたいことを言語化するためには打ち合わせが必要であって、非ITの人がこんなことをしたいって内容を正しくAIに入力してあげないと正しいアウトプットが出てこない。
だから、非IT→言語化→AIにインプット
この言語化をする仕事が増えてくると思う。現にそいういった仕事が出てきている。

プロンプトエンジニアって何?

プロンプトエンジニアリングとは言語モデル(LMs)を効率的に使用するためにプロンプトを開発及び最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで大規模言語モデル(
LLMs)の能力と原価をより理解することができます。研究者はプロンプトエンジニアリングを使用して質問応答や算術推論などの一般的な及び複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。研究者はLLMsやその他のツールとのインターフェースとなる強固で効果的なプロンプトテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。プロンプトエンジニアリングはプロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとインターフェースすること、ビルドすること、能力を理解することに重要なスキルであり、LLMsの安全性を向上させたりドメイン知識や外部ツールを使用してLLMsの機能を拡張するためにプロンプトエンジニアリングを使用できる。
LLMsでの開発での高い関心があることから、この新しいプロンプトエンジニアリングガイドを作成しました。最新の論文、学習ガイド、モデル、講義、参考文献、新しいLLMの機能、及びプロンプトエンジニアリングに関連するツールが全て含まれます。

https://www.promptingguide.ai/jp

LMs(言語モデル)とは?

Language Modelsの略称で、自然言語処理において文書や文章などの自然言語を扱うために使用される機械学習の一種。
LMsは大量のテキストデータを学習し、単語や部品代尿の文脈を理解し、文の意味を理解するための確立モデルを構築する。与えられた文書や文章に対して、文脈や意味を考慮してより自然な形で文を生成したり文章を分類したり要約したり機械翻訳を行ったりできる。

簡単な例
プロンプト

出力

文脈が"空が"にあった文字列をの続きを出力するらしい。これだと求めているとはほど遠い・
だから、文脈や指示を提供する必要性を強調するものでもあると。

プロンプト

出力

上記のように文を完成させるというアプローチの場合は正しく出力される。

これ以上は長くなりそうなので別記事で書くとする・・・

JTCって何?

Japanese Traditional (Big, Old) Company

ネットスラングの言葉らしい。体感として、会議がやたら多かったりベンチャーからしたらそこまで管理する必要があるかな?って部分まで気を遣っている印象はある。
まぁ管理をする必要はあるんだけど、毎日MTがあったりする必要はないしDailyで進捗管理するよりもその30分を開発に充てた方がいいよね。エンジニアに取っては。進捗管理はpushしていれば何となく実績分かるし、その方がエンジニアとしても楽でしょ。何かあれば軽く話す程度でまじでいい。ここの観点がJTCは抜けていると思う。
って最近思ったって話。

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