【理解】を怠ってはいけない。理解の基準は他人に話せること
理解する努力を怠らないというプロセスは、次の3段階からなる。必ず一次情報からアプローチし、分からなければ単語レベルにまで遡って分解して理解に努め、完全に理解し切るまで努力することを諦めない、ということである。実際には自分で、その知識を使いこなせるレベルにまで昇華させないといけない。
2023-12
【生成AI】ヘルスケア分野での主な活用先は、臨床業務の効率化と創薬の2つ？
生成AIの医療への活用先としては、創薬と臨床業務の効率化の2つが主にありそう。 臨床業務の効率化に関しては、医療情報が専門性が高いために、汎用的なLLMのみでは今のところは精度が低いので、前段階に対応するエージェントを振り分けるゲートキーパーを設けたり、大量の医療情報の文献をベクトル化して読み込ませるなどして、用途特化型でチューニングする必要がある。
【ChatGPT】に与える良いプロンプトとは。良い結果を得るための6つの戦術
OpenAI公式サイトに記載されている、良いプロンプト結果を得るための6つの戦術： 明確で具体的な指示を書く。ペルソナを指定。区切り文字を使用して、入力の異なる部分を明確に示す。タスクを完了するために必要な手順を指定する。例を提供する。出力の希望の長さを指定する。
【Flask】アプリをDocker化して、Artifact RegistryにPushしてCloud Runにデプロイする方法
Google CloudにCLIでログインし、Dockerイメージをローカルにビルドし、DockerでArtifact RegistryにPushする。ちなみに、Container Registryは非推奨になった。Google Cloud でコンテナの管理を始めるには、Artifact Registry を使用する。
【Flask/Python】Webサイト上で目のアニメーションの検証をできるようにする
画像の読み込み、変換、合成、保存などの操作は、バイナリ形式のままPillowライブラリを用いる。画像データをHTML内に表示するためには、画像データをテキストデータに変換する必要があり、そのためにBase64エンコードを使う。フロントエンド側で画像を表示できる。
【ChatGPT × Cloud Functions × Firestore】会話記憶するLINE Bot開発：環境設定編
ユーザーがLINEにメッセージを送信すると、その内容はLINEのWebhookによってCloud Functionsに転送され、Cloud Functionsで設定した関数でOpenAI APIを通じてChatGPTを利用してユーザーのメッセージに対する応答が生成される。
【ChatGPT × Cloud Functions × Firestore】会話記憶するLINE Bot開発：コード実装編
OpenAIのAPIは定期的に更新され、変更されるので、最新のAPI呼び出し方法を公式サイトで確認する必要あり。bot作成して動かないときの原因の1つは、OpenAIのAPIの呼び出し関数のことがある。Chat Completionsで返ってくるオブジェクトのうち、テキスト部分を取得する。
【ESP32】書き込み分離：CH340Cを使ったUSBシリアル変換モジュールを自作
ESP32 ATは2つのUARTポートを使用し、UART0はファームウェアのダウンロードとログ出力に使用され、UART1はATコマンドの送信とATレスポンスの受信に使用される。書き込み（プログラムのアップロードやファームウェアの更新）の場合、通常はUART0を使用する。
【電子回路】半導体（pn結合・空乏層・降伏現象）・ダイオード（ツェナー・ショットキーバリア・LED）
電子回路作成する時に、いつもダイオードの原理を忘れてしまい、理解に時間かかるので、ここでまとめておく。半導体（正孔と電子・pn結合・空乏層・降伏現象：ツェナー・アバランシェ）・ダイオード（ツェナー・ショットキーバリア・LED）などについて記載。
「The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)」論文備忘録：2024年には動画も対応しそう。将来的にはセンサー情報も？
2023年9月29日に、OpenAIが発表したGPT-4Vの論文「The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)」。発表からすでに2ヶ月半が経ち、ブーム去った感もなきにしもあらずだが、今回論文読んだので備忘録的にまとめた。