みなさん、おはようございます！「zenncast」のマイクです。今日は2024年7月2日、火曜日ですね。さて、今日はZennでトレンドになっている記事をご紹介していきますよ。

前回紹介した記事は、「プログラム、下から作るか？上から作るか？」と「知らないとあぶない、Next.js セキュリティばなし」でした。プログラムの作り方やNext.jsのセキュリティに関して、いろいろと考える機会になりましたね。

さて、今日は5つの記事をご紹介します。それでは早速、最初の記事から見ていきましょう。

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1つ目の記事は、「Llama-3-Swallow: 日本語に強い継続事前学習モデル」です。東京工業大学の藤井氏らがリリースしたこのモデルは、日本語に特化した継続事前学習モデルで、Meta社のLlama-3をベースにしています。Llama-3-Swallowは、日本語コーパスで追加学習を行い、商用利用も可能です。特に70Bモデルは、日本語性能でトップレベルの評価を受けています。学習にはMegatron-LMを使用し、様々な並列処理技術を活用しています。今後も日本語性能を高めるための研究開発が続けられ、共同研究の提案も歓迎されているとのことです。

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2つ目の記事は、「AtCoder の過去問精選 10 問を Terraform で解いてみる」です。こちらの記事では、HashiCorp社が開発したHCLとTerraformを使って、AtCoderの過去問を解く方法を紹介しています。いくつかの具体的な問題とその解答コードが示されており、例えば「Product」や「Placing Marbles」などの問題が含まれています。Terraformの設定ファイルやテストコードも紹介されており、競技プログラミングにTerraformを活用する新しい視点を提供しています。

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3つ目の記事は、「React Nativeアプリの画像表示最適化をしていたら、CDNの設定をリバースエンジニアリングする羽目になった話」です。React Nativeアプリの画像表示速度を最適化するため、imgixからimagekitに移行したところ、表示速度が遅延する問題が発生。原因はCDNキャッシュキー設定の違いでした。解決策として、Image.prefetch処理を無効化し、別の方法で画像サイズを取得することで問題を解決しました。この記事では、最適化手法とCDNの違いについて詳細に解説されています。

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4つ目の記事は、「Datadog Learning Centerという神サービスでDatadogに入門する」です。Datadog初心者がDatadog Learning Centerを使って基本操作を学ぶ様子をまとめています。ObservabilityやMonitoring、Metrics、Traces、Logsなどの基本概念から、Datadogの主要機能をオールインワンで学べるコースが紹介されています。特に「Introduction to Observability」と「Datadog Foundation」が初心者におすすめです。Datadogのインテグレーションやダッシュボード作成についても詳しく説明されています。

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5つ目の記事は、「引数の話」です。関数に渡す引数の設計について論じており、特にビジネスロジックを一元管理するために、意味のあるまとまりで引数を渡すことの重要性を強調しています。例えば、性別や年齢を個別に渡すのではなく、"Human"オブジェクトを渡すことで、呼び出し側の複雑性を減少させ、保守性を向上させることができます。自明な引数を用意することで、保守性の高いコードを実現することができると結論付けています。

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さて、今日は5つの記事をご紹介しましたが、いかがでしたでしょうか？どれも非常に興味深い内容でしたね。次回もまたお楽しみに！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてみてください。そして、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！マイクでした。