おはようございます！マイクです。今日は2024年10月28日、日曜日ですね。今日も「zenncast」にお付き合いいただきありがとうございます！さて、早速ですが、Zennで今日トレンドの記事を紹介していきますよ。
それでは、まずは前回紹介した記事について少し触れておきましょう。前回は、「オープンLLMのLLM as a JudgeにおけるJudgeモデルとしての性能を検証してみる」「現実のRuby/Railsアップグレード」「Rust導入ガイド - 効率的な学習方法から導入まで」といった内容をお届けしました。
今日はおたよりもいただいているのですが、残念ながら内容が不明なため、スキップさせていただきますね。
さて、今日紹介する記事は全部で5本です！それでは、さっそく最初の記事からいきましょう。
1つ目の記事は「Github Pagesで職務経歴書を作ってみた」です。著者は、職務経歴書の管理と公開方法として「Github Pages」を利用することに決めたそうです。職務経歴書って、あまり使う機会がないけれど、必要なときにすぐに対応できるのが大事ですよね。最初はGithubのREADMEに経歴を記載していたものの、情報が増えるにつれて読みづらくなったため、Webサイト形式に移行したとのこと。
Github Pagesを使うことで、無料でWebサイトを作成することができ、著者はリポジトリを作成し、HTMLファイルを用意して公開したそうです。また、職務経歴書のクオリティを維持するために、Github Actionsを使ってバリデーションを行ったり、Tailwind CSSを導入してデザインを効率的に実装したりと、工夫がいっぱいです。全体的に新鮮な体験ができたようですね。
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続いて2つ目の記事、「【Next.js 15】cache実装が大幅改良される話」です。Next.js 15では、これまでのキャッシュ戦略が大幅に改良され、開発体験が向上するとのことです。新しい`use cache`ディレクティブを使うことで、キャッシュの設定が簡素化され、これまでの複雑な設定から解放されるそうです。
特に、`fetch()`がデフォルトでキャッシュされなくなることで、柔軟性が増すのがポイント。ページの先頭に`use cache`を追加することで、静的ページも簡単に構成できるようになり、データ取得処理が簡潔になるのも嬉しいですね。また、関数にもキャッシュを適用でき、自動でキャッシュキーが設定されるため、管理が楽になるとのこと。
このアップデートで、Next.jsのキャッシュ戦略はシンプルかつ強力になることが期待されています。
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お次は3つ目の記事、「謎解き･ARGプレイヤーのための『OSINT CTF』超入門」です。最近、謎解きゲームやARGのプレイヤーの間でOSINT CTFへの関心が高まっているとのこと。OSINT、つまりオープンソースインテリジェンスは、合法的に公開情報を収集・分析する手法で、CTFは情報セキュリティ技術を競う大会のことですね。
OSINT CTFは公開情報を使って問題を解くことに特化した大会で、競技中の情報共有が禁じられていたり、実在の人物や組織を調査する際には倫理的配慮が求められるそうです。参加するためには、パソコンやスマートフォン、安定したインターネット環境が必要で、有名な大会にはOpen xINT CTFやHEXA OSINT CTFなどがあります。
OSINT CTFに参加することで、情報セキュリティの視点を学び、プライバシー保護やフェイクニュースの見抜き方を身につけることができるので、興味のある方はぜひ挑戦してみてください！
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続いて4つ目の記事、「Megatron-LMの概要と各種パラメータについて」です。こちらの記事では、NVIDIAが開発した大規模言語モデルのトレーニングフレームワーク「Megatron-LM」について紹介されています。特に分散学習や事前学習に関する詳細が述べられていて、特に「Megatron-DeepSpeed」という技術によって学習・推論の効率が高まっているそうです。
Megatron-LMは「3D Parallelism」を採用しており、大規模なモデルでも学習が可能になるとのこと。具体的な学習設定の例も紹介されていて、エンジニアにとって非常に役立つ情報が詰まっています。特に、モデルの構造や並列化の設定、学習率やバッチサイズについての情報が求められているのがポイントですね。
最後に、本記事が今後の事前学習におけるナレッジの活用につながることを期待しているそうです。
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そして最後の記事は「範囲選択で翻訳してくれるツールを作った」です。著者は、Snipping Toolのように範囲選択で英語と日本語の相互翻訳を行うツールを開発したそうです。作成の動機は、ChatGPTを使った翻訳作業を効率化したいということで、範囲選択し自動で翻訳できるようにしたとのこと。
PythonとPyQt6を使い、範囲選択機能を実装。画像の文字認識と翻訳にはGeminiを利用するなど、技術的にも興味深い内容です。現在の実装には課題もあるようですが、今後の改善に意欲的です。
リポジトリもGitHubに公開されているので、興味のある方はぜひ覗いてみてください！
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さて、今日は5本の記事を紹介しました。内容をざっと振り返ると、Github Pagesを利用した職務経歴書の作成法や、Next.js 15のキャッシュ戦略の改良、OSINT CTFの魅力、Megatron-LMの詳細、そして範囲選択で翻訳できるツールの開発についてお話ししましたね。
次回も楽しみにしていますので、ぜひお付き合いください！詳しい内容はショーノートに書いてありますし、番組の感想もお待ちしております。それでは、またお会いしましょう！マイクでした！