こんにちは、マイクです！今日は2024年8月19日、月曜日ですね。さて、今日はZennで話題になっているトレンドの記事をいくつかご紹介していきますよ！

まずは、前回紹介した記事についてですが、今日はお知らせすることはありませんので、さっそく今日の内容に移りましょう。

今日紹介する記事は全部で5本です！それでは、早速最初の記事からご紹介しますね。

1つ目の記事は「Attentionと類似度は異なるという話」です。この内容では、Transformerのdot-product attentionとトークン間の類似度の違いについて詳しく説明されています。一般的に、「Transformerのattentionは類似度をモデリングしている」と考えられがちですが、実は誤解だと著者は主張しています。dot-product attentionは内積を使用していますが、類似度（特にコサイン類似度）との違いは正規化の有無や数学的性質にあるというのです。dot-product attentionは多様な関連性をモデリングできる一方で、類似度は限界があるという点が強調されています。特に、距離に基づくKernelは関連性を失う可能性があるため、dot-product attentionがより適していると説明されています。今後の研究や新しい手法の提案にも触れられていて、非常に興味深い内容でしたね。

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続いては、2つ目の記事「LLM人狼ベンチを作りたい」です。この内容では、LLM（大規模言語モデル）を使って人狼ゲームをシミュレーションするプログラムの開発過程が紹介されています。著者は、LLMの性能を異なる複雑なタスクで評価したいという思いからこのテーマを選びました。人狼ゲームのルールを調査し、プロンプト設計の難しさを描写しながら、最終的に各役割に応じたプロンプトを用いることで、LLMが適切な行動を取れるようになったそうです。しかし、ゲームの面白さを損なわないようにするために注意が必要だったとのこと。著者は今後の課題として、LLMの性能向上による人間に近いレベルでのプレイを目指しているようです。

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次は、3つ目の記事「StreamlitでEDINETから有価証券報告書をダウンロードして分析するWEBアプリをサクっとつくろう」です。この記事では、PythonのStreamlitを使ってEDINETから有価証券報告書をダウンロードし、分析するWEBアプリの作成過程が解説されています。具体的には、EDINET APIを利用して会社のEDINETコードリストを取得し、書類一覧を取得、特定の有価証券報告書を選択してダウンロードする手順が述べられています。また、アプリの実装にはAPIキーの取得やSQLiteデータベースの設定が含まれており、最終的にユーザーは会社を選択し、書類をダウンロードして分析することが可能になるとのこと。特にStreamlitを利用することで、効率的なアプリ開発が可能になる点が強調されていました。

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4つ目は「Clipboard APIで非同期処理を含む操作をする際の注意点とその対策」です。この内容では、Clipboard APIのブラウザ間の仕様の違いや、非同期処理を含むクリップボード操作の注意点について解説されています。特に、ブラウザによってクリップボードの読み書きに必要な権限が異なるため、注意が必要です。SafariやFirefoxではユーザー操作が必須とされているため、非同期処理を含む場合には設計を工夫することが重要だとされています。具体的な対策として、`ClipboardItem`を使用する方法や非同期処理とコピー処理を分ける設計変更が提案されています。これにより、様々なブラウザ環境でもクリップボード操作がスムーズに行えるようになるとのこと、非常に参考になりますね。

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最後に5つ目の記事「Azure OpenAIってPTUを使うと80%OFFになるって知ってた？」です。この記事では、Azure OpenAIの利用におけるPTU（Provisioned Throughput Units）について詳しく説明しています。PTUは特定のスループットを予約する仕組みで、リクエストが集中しても安定したパフォーマンスを維持できます。最近の更新では、モデルに依存しない単一のクォータ制限が導入され、コスト削減のチャンスも見逃せません。具体的なコスト例としては、1ヶ月契約で前払いすると最大82%オフ、1年間契約では84%オフのオプションがあり、時間単位の予約支払いモデルも導入されているとのこと。PTUを利用することで、コストを抑えつつパフォーマンスを確保できる機会が増えていますね。

さて、今日は5本の記事をご紹介しました。内容を駆け足でおさらいすると、まずはTransformerのattentionと類似度の違い、次にLLMによる人狼ゲームのシミュレーション、そしてEDINETからの有価証券報告書の分析アプリの作成方法、続いてClipboard APIの注意点、最後にAzure OpenAIのPTUによるコスト削減の可能性についてお話ししました。

次回も皆さんにお会いできるのを楽しみにしています！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひご覧くださいね。また、番組の感想もお待ちしています！それでは、またお会いしましょう！