"Everything is true," he said. "Everything anybody has ever thought." この記事は ABEJAアドベントカレンダー2023 の 17 日目の記事です。 こんにちは。システム開発部の石川 (@ishikawa) です。昨年のいまごろは Objective-C ばかり書いていましたが、今年は念願の Swift で QR コードリーダーを書き直したり、React Native の C++ コードをデバッガで追いかけて不思議なバグの修正をした年でした。 react-native で 196,607 回 fetch() すると通信できなくなるバグを直した https://t.co/lvNC3PL85b— takanori_is (@takanori_is) 2023年9月21日 普段の業務では TypeScript と Go、Pyt

ABEJA でプロダクト開発を行っている森永です。ABEJAアドベントカレンダー2023の22日目の記事です。普段の業務ではフロントエンドからバックエンドやインフラまで幅広く扱っています。今回は、一般的な Web 開発のスタックを飛び越えてより低レイヤーの領域に触れてみたくなり、以前から興味があった FPGA デバイスを触ってみましたのでこちらの記事にやったことをまとめてみました。 注: 筆者 FPGA は超初心者なため、あくまでも私のような初心者の方の参考となる記事に仕立ております。 1. FPGA とは？ 1.1 概要 1.2 FPGA が身近に使われているところ 2. FPGA を使うと何が良いのか？ 3. FPGA を始めるには何の言語を学べばいいのか？ 4. 実際に簡単な回路を FPGA 上で動作させてみる 4.1 環境構築手順 4.1.1 Xilinx ISE Design S

はじめに 完成品イメージ (Tagurobot v1) 3Dモデルの全体像 メイン構造体 制御系回路・バッテリー搭載用ボード 関節 アーム End Effector 電源・制御系の全体像 モジュール紹介 (LiPoバッテリー) モジュール紹介 (ヒューズ) モジュール紹介 (DC-DCコンバーター) モジュール紹介 (RaspberryPi) モジュール紹介 (サーボモータードライバー:） モジュール紹介 (サーボモーター) モジュール紹介 (加速度ジャイロセンサー) 制御系ソフトウェアの全体像 Tripod Gait(トライポッド歩容)の紹介 適切な関節角度を算出するための逆問題を解く 制御系ソフト 設計・作成しての学び 3Dプリント関連 機構・ソフトウェア設計関連 v2に向けた改善点 最後に ※3Dモデル・ソフトウェアの利用ポリシー We Are Hiring! はじめに こんにちは！

目次 はじめに DALL·E 3とGPT-4Vにまかせる 実装 実験結果 定量評価 その他 さいごに はじめに この記事はABEJA Advent Calendar 2023の2日目の記事です。 こんにちは。データサイエンティストの小林です。12月に入り、クリスマスももうすぐですね。 私は一年中、Spotifyの"Christmas Hits!"を聞くくらいにクリスマスソングが大好きです！ アドベントカレンダー用にクリスマスっぽいサムネを作ろうかなと思い、早速ChatGPTに作ってもらっていたのですが、画像生成のプロンプト調整結構難しいですよね。。 ネットで流れてくる他の人の作った画像、どんなプロンプトで作ったんだろう？とが気になることが結構あります。 そこで今回は、先月公開されたGPT-4 with Vision（GPT-4V）のAPIを用いて、DALL·E 3への画像生成プロンプトを自

初めに 全体の構成 APIの準備 notionの準備 integrationの作成 connectionの設定 Slackの準備 Appの作成 Scopesの設定 ワークスペースへのインストール GASにおけるAPI keyの扱い GASでモチベーターボットを作る トリガーの設定 NotionのAPIを叩く 応援コメントをGPTで生成する SlackのAPIを叩く おわりに 初めに こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストを務めている嘉藤です。今日から始まるアドベントカレンダーの記事シリーズ、皆さんお楽しみにしていただけていますか？記念すべき1日目の記事では、私が社内のアドベントカレンダー企画のために作ったGoogle Apps Script（GAS）を用いて、投稿者が気持ちよく記事を書けるよう、最近流行りのLLMで生成した応援の言葉も添えてslackに自動でリマインドするボットを作

1. AWS CDKとは 2. AWS CDKを触ってみる 2.1 環境構築 Volta Node.js CDK 2.2. とりあえずLambdaを作成するところまでやってみる 2.2.1. プロジェクト作成 2.2.2. デプロイ用のLambda関数を書く 2.2.3. CDKのStackにLambda関数を記載する 2.2.4. デプロイしてみる 2.2.5. お片付け 2.3. CRUDっぽいAPIをAPI Gatewayで公開してみる 2.3.1. Lambda関数を用意する 2.3.2. CDKを用意する 2.3.3. デプロイして動かしてみる 2.3.4. お片付け 2.3.5. 詰まったところ 3. 感想 We Are Hiring! ABEJAでプロダクト開発をしている平原です。ABEJAアドベントカレンダー2023の6日目の記事です。皆さんはAWSでIaCを利用する時には

はじめに ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 今回はLLMで外部データを使うケースについてのお話をしたいと思います。 はじめに LLMと外部データの利用 RetrievalとLLM 0. (事前準備)参照したいテキストデータをDBに格納 1. ユーザの入力文とのテキスト類似度を計算して、関連テキストを抽出する(Retrieval) 2. 関連テキストをLLMのプロンプトに入れ込み、ユーザの入力文に回答する。 Retrieval時の課題 LangChainでの用意 Case1: それぞれの文章がRetrievalしにくい形で保存されている 対策案: ページ構造を意識した形で各文章を格納する 他の対策案 聞き方を明確にする 類似度を測るクエリ文章を置き換える 不要そうな文章をデータから削除する データ自体をLLMで整形し直す Case2: 未知の単語を含む 仮説: ニャオハ

はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part1 古典暗号 2つの暗号方式 スキュタレー暗号 アルゴリズムと鍵 シーザー暗号 原理 頻度分析 アルベルティ暗号 ヴィジュネル暗号 如何にしてヴィジュネル暗号は破られたか Part2 近代暗号 エニグマ エニグマの登場 エニグマの基本構造 如何にしてエニグマは突破されたか 前提条件 必ず異なる文字に変換される性質を利用 ループを利用 まとめ 参考文献 採用情報 はじめに このブログに書かれていること 前半 古代暗号から始まる暗号の歴史 エニグマの構造と解読法について 後半（後半ブログは こちら） RSA暗号の基本 楕円曲線暗号の基本 自己紹介 こんにちは！株式会社ABEJAの @Takayoshi_ma です。今回のテックブログですが、ネタに5時間程度悩んだ挙句、暗号を取り上げることにしました！暗号化手法の解説にとどまらず、そ

こんにちは、メリークリスマス。株式会社ABEJAのラボチームで日々もがいてる藤本（@peisuke）です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の25日目の記事です。 仕事では機械学習をやっていますが、機械学習で何かの問題を解いているだけでは中々インパクトがでないなぁ思います。機械学習だけではなく、何かしらのサービスと組み合わせることで価値が出ると思います。そんなこともあり、たまにはサービス開発するための技術も磨いております。今回は、2D空間でのボイチャツールを作ってみているので紹介していきます。 まず最小に作ってみた奴のスクショを貼ります。 作ったツールのキャプチャ Chrome Extension上にボイチャのログイン状況を可視化 はじめに コロナ禍に入ってからリモートワークが大分増えたのではないかと思います。リモートワーク最高ですね！でも、リモートワークしているだけだとちょっ

本記事はABEJA Advent Calendar 2022 18日目の記事です。 こんにちは！ 今年10月からデータサイエンティストとして働いている安倍（あんばい）と申します。 ウマ娘から競馬を知り、気がつけば週末は必ず競馬場にいる筆者が、競馬予想に留まらず、競馬xAIの可能性と未来について語ります。 多くの競馬ファンの皆様に楽しんでいただけるよう、可能な限り難しい技術の話しは省いておりますので、気軽にご覧いただけると幸いです！ 目次 目次 事の発端 調子のいい馬ってどんな馬？ 勢い レース当日の体調 専門家は見ただけで馬の調子が分かるのか？ 調子のいい馬をAIを使って予想してみたい！ アイディア 骨格推定 競走馬骨格推定モデルの作成 データセット モデル モデル動作確認 いざ！競走馬骨格推定！ 推定結果 調子の良さを推測する 競馬×AIの可能性 最後に 謝辞 事の発端 皆様、馬券の調子

こんにちは。 2022/09にABEJAに入社したシステムエンジニアの中島です。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の22日目の記事です！ 目次 目次 初めに 動機 0日目 機材購入 1日目 構成 機材確認 マザーボードへのCPU取り付け ケースへのクーラー取り付け マザーボードのケースへの取り付け 2日目 テスト テスト失敗 -> 原因調査 原因解決: CPU 原因解決: DRAM GPU取り付け OSインストール ベンチマーク等 ベンチマーク(cinebench) ベンチマーク(FFXVテスト) Instant NGP(NeRF) stable diffusion まとめ We Are Hiring! 初めに 本記事では久しぶりにPCを自作したので、実際に行なったことを日記形式で記述します。 余分な記述もかなり多いため、構成やベンチマークを知りたい方はそちらに飛んでいただけ

はじめに 新規施策・取り組み Technical Document 分析の工夫やDSの思考の蓄積・活用 ドキュメントのテンプレート化 ドキュメンテーションの習慣付け Reviewer System 中間レビューの廃止と代替施策の導入 レビュアーの役割 QA channel (Slack) 質問すること自体のハードルと対処 Q&Aの蓄積 Model Dev Template DS Day アップデートした施策・取り組み DS Review DS Reviewの課題 DS Reviewの効率化 KPT Fest PJ振り返り会のアップデート Technical Documentの活用 Q&Aの蓄積 スケジューリング＆リマインドの自動化 Brainstorming トピックの明確化 スケジューリング＆リマインドの自動化 さいごに はじめに こんにちは、最近チーム内情シスになりつつあるデータサイエ

1. はじめに 2. 並列学習環境を調べる 並列学習方法を調べる ネットワーク、コンピューティング周りを調べる 3. インフラ環境を構築する コンパクトプレースメントポリシーの作成 Compute Engine を起動する (Fast Socket と gVNIC を利用する) 4. まずはシングルノードで動かす 5. 次はマルチ環境で動かす w/ Docker リポジトリをクローン ssh/config を作成 authorized_keys を作成 hostfile を作成 Docker を build 6. つまずいたポイント 学習途中に出力したファイルを再利用するのでNFSが必要に NFSのリージョンを間違えて速度が出なかった 大量のGPUの調達はリソースを確保できないかもしれないので要サポート確認 コンパクトプレースメントポリシーは邪魔になりそうだった 7. 結果 8. まとめ