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表計算ソフトのスプレッドシートは、広大な表や多種多様な書式設定、複雑な計算式や参照などの要素を持っており、大規模言語モデル(LLM)にとっては鬼門です。Microsoftの研究者らが、ExcelやGoogleスプレッドシートのような従来のAIでは理解が難しいスプレッドシートの処理を念頭に置いた言語モデルの「SpreadsheetLLM」を発表しました。 [2407.09025]SpreadsheetLLM: EncodingSpreadsheets for Large Language Models https://arxiv.org/abs/2407.09025Microsoft's newAI system 'SpreadsheetLLM' unlocks insights fromspreadsheets, boosting enterprise productivity
どうもSecurity Engineering の西川です。好きなポケモンはクワッスです。カミナシ社内に遂にポケモンカード部ができまして、部員同士切磋琢磨し始めています。いつか企業対抗ポケモンカード大会をするのが夢です。 さてさて、皆さんはAWS WAF（Web Application Firewall、以下 WAF）を使っていますか？サービスに WAF を導入する際は一定期間 COUNT モードで運用することがセオリーとされています。では、COUNT モードからBLOCK モードに切り替える時に何をもってBLOCK モードへの切り替えを判断していますか？本記事はつい先日リリースされたカミナシ従業員というサービスを開発しているメンバーから「WAF（Web Application Firewall） を COUNT モードで動かして一定期間経ったのだけど、どのルールをBLOCK
Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and researchtopics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a wide range of common and
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp)本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
はじめに GuardDutyMalware Protection forAmazon S3は何が嬉しいのか GuardDutyMalware Protection forAmazon S3のコスト GuardDutyMalware Protection forAmazon S3によるスキャンコスト オブジェクトタグの使用コスト S3API コールのコスト GuardDutyMalware Protection forAmazon S3の運用する上で直面した課題と解決策AWSSecurity Hubに統合されていないため、検知に気づきにくい パスを柔軟に指定してスキャンができない マルウェアが検知された場合の隔離機能がない GuardDutyMalware Protection forAmazon S3の制限内でスキャン・隔離・削除する場合 柔軟なパス指定をしてスキ
モノづくりの２つの世代の違い私は、モノづくりの中では２種類のタイプがいて、それは大きく違う性質を持っていると考える。２つの人は初期値としての才能や能力は大きく違わない。だが、５年１０年と進んでいくにつれて差がとても大きくなっていく。 第１世代：一人で全部やるため全てのスキルを身に着けることができ、全体感を獲得できる 第２世代：第一世代が敷いた分業化のレールの上に乗るため、高い専門性を獲得することができる 違いはこれだけである。ただ結果として、チームリーダーやコアメンバーは第１世代に任され、第１世代のビジネス経験がより強化される。第２世代は、専門性を磨いていけばいつかは自分も第１世代みたいになれる筈と思いながら、いつまで立っても何故かなれない。いつしかあの人は特別だ、または、自分には才能がなかったと勘違いをしてしまう。 第１世代の最初は、すべてが足りないし、わからない中で行うため、足りないも
ここ1年ぐらい感じていた「学びに関する格差」の話を書く。 最初にまとめ・勝手に学ぶ人は、自分の周囲にある「学びに使えそうな仕事」を探して自分の仕事にすることを繰り返す ・期待されて学ぶ人は、上司とかの期待に応えて新しいことを学ぶ ・「勝手に学ぶ人のスピード」＞「期待されて学ぶ人のスピード」なので、格差が開いていく ・「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければみんなで行け」が実現できない ・勝手に学ぶ人を止める理由も見つからない ・困ったなあ（解決策わからない） では詳細を書いていく。 勝手に学ぶ人：自分の周辺にある「誰も手をつけてない仕事」を発見し、自分の学びに利用するそれぞれが自分の担当範囲の仕事をしているとする。 それぞれが自分の担当範囲の仕事をしている勝手に学ぶ人は、「誰も手をつけてない」かつ「自分の学びになりそうな」仕事を自ら発見して、自分の仕事として取り組む。 勝手に学ぶ人
SREチームの橋本です。SRE連載の11月号になります。AWSの多くのリソースはIAMでアクセスを一元管理されていますが、Lambdaではユーザーが実行したり他のAWSサービスから実行されたりする都合上、様々なポリシーが絡んでいます。 特に「Lambdaを呼び出す許可」についてはID（アイデンティティ）ベースのポリシーとリソースベースのポリシーで内容が被るため、どちらで設定するか混乱しているケースも見られます。本記事ではこうしたポリシー事情をterraformの例と共に整理し、権限設定のベストプラクティスも検討します。 そもそもIAMのポリシーについて ドキュメントによればAWSのポリシーは実に6種類ものタイプがありますが、「使用頻度の高いものから」とあるように最初のIDベースが非常に多くのサービスで共通して使われており、次いで2番目のリソースベースが一部サービスで必要になるでしょう。
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