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日々の技術周りの情報収集源について
この記事では、私が日々の技術系の情報収集源として実際に利用している情報ソースを紹介します。
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HeyGenで自分の分身を作ってみる
HeyGenという、AIを用いて自分の分身を作成できるツールを利用してみました。
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Pythonで正確な数値処理のために分数を使う
Pythonの標準ライブラリには分数を扱える fractions モジュールがあります。これを用いることで、浮動小数点による丸め誤差の影響を回避できます。
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GPT-4o mini の日本語生成速度の比較検証
GPT-4o mini の日本語生成速度を他のモデルと比較したところ、GPT-3.5 Turbo や GPT-4o の約2倍の生成速度が得られました。
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ChatGPTの文章生成の流れを可視化してみる（logprobs）
logprobsパラメータを利用して、ChatGPTの文章生成のメカニズムを可視化してみます。
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NotionとGoogleを同時検索するChrome拡張機能「Notion Enhancer for Google Search」を作った
Google検索結果のサイドバーにNotionの検索結果が表示されるやつを作りました。
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Gemini 1.5 Flash が結構いいかも。 GPT-4o, GPT-3.5-Turbo と比較
Gemini 1.5 FlashというLLMモデルが、GPT-3.5-Turboよりも高精度、高速、低価格で利用できてオススメです。
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Steam 版 Overwatch2 で日本語UIのまま音声設定を韓国語に変更する方法
Steam 版 Overwatch2 で日本語UIのまま音声設定を韓国語に変更する方法が少々わかりにくかったのでメモ
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オープンソースLLMアプリ開発フレームワーク「Dify」を触ってみる
オープンソースのLLMアプリ開発フレームワークのDifyを触ってみた感想を書きます。
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GPT-4oの日本語生成速度の検証: GPT-3.5-Turboとの比較
GPT-4oの日本語テキスト生成速度を検証する実験を行ったところ、GPT-3.5-Turboと比べて大きな差がないことがわかりました。