検索オタクの活動日誌

2023年7月2日日曜日

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やったね！

しめ鯖の押し寿司

2023/6 個人開発の関連支出

2023年6月の個人開発にまつわる出費を振り返っていく。先月は生成AIに絞ってレポートしたけれど、今月からはちょっと範囲を広げて把握していく。AIそのものよりもこれを実行するインフラ環境が高い。

GitHub Copilot

プロトタイプの開発スピードが断然速くなる。多少眠くてもコードが書けるようになる。

$10

ChatGPT Plus

自作のチャット検索システムが整いつつあり、今月はChatGPTのUIではあまり対話していない。新しい機能が開放されたときにいち早くアクセスしたいので課金を続けている。しかしたいていはwaiting listで永遠と待たされている。そろそろ解約してもいい？

$20

ChatGPT API

個人開発で使うLLMのコアの部分。うまくいったら来月には一部はAzureに移れるかも。

$33.97

Google Cloud Platform (研究アプリの実行環境)

ウェブアプリのサーバーや写真データのストレージなど、機械学習に直接的に関連しないサービス利用料金も含む。今月はVertex AIシリーズのベクトル検索エンジン「Vertex AI Matching Engine」を実験していたので費用がかさんでいる。ChatGPT APIを利用した自作の画像検索システムもほぼ毎日使っているのでこのへんの運用費用も無視できない。

https://scrapbox.io/daiiz/Vertex_AI_Matching_Engineを使ってみる

7,094円 + $52.45

Elastic Cloud

Embeddingを用いたベクトル検索との比較のために古典的なテキスト検索も実装している。Elasticsearchは高級品だ。面倒を見る時間がとれないのでフルマネージドな環境を利用させてもらっている。

$26.82

MongoDB Atlas

Cloudflare

オブジェクトストレージR2とCloudflare Workersを使っている。こちらも順調に蓄積している画像データが増えてきたため、そろそろ無料枠を超える可能性があって怯えている。

合計

1ドル＝144円 (2023/7/2 18:45 現在) で換算すると

(10 + 20 + 33.97 + 52.45 + 26.82) * 144 + 7,094 = 27,720円

ひゃ〜〜〜

2023年6月25日日曜日

京都ヨドバシでPiexl Foldのコールドモックを触ってきた

すでにGoogleストアで購入予約済み。8月に届く予定のPixel Foldを一足先に見てきた。感想を書いておく。

AppleとMicrosoftコーナーに挟まれて、Google Pixelの特設ブースができていた

このブースには置かれていなかった。Pixel Tablet推しのようだった。Pixel Foldは宣伝にあまり力を入れていない？
常設のキャリアの売り場で展示されていた

電源オフの実機に触れられた。印刷した画像が貼られており、雰囲気は十分感じ取れる。
開閉状態ともに想像よりも薄くて手にフィットする

綺麗にほぼ180度開き、隙間なく閉じる
全体的に美しい仕上がり

薄さから想像するよりもずっしり感があって不思議な感覚
開くためにはそれなりに力をかける必要がある。ガラケーのようなパカパカ感はない。使い込んでいるとこのへんの印象も変わってくるのだろうか。

2023年5月31日水曜日

2023/5 AI関連支出

今月の生成AI関連の出費を振り返っていく。「推しは推せるときに推せ」ではないけれど、いまは暇さえあれば全力で色々なGenerative AIのサービスを触っていきたいし、自分でコードを書いて実世界のデータで動かしてもみたい。ほぼ無限予算をあてているので支出は増える一方だけど気にしない！

GitHub Copilot

$10

ChatGPT Plus

$20

ChatGPT API

$33.14

Google Cloud Platform (研究アプリの実行環境)

ウェブアプリのサーバーや写真データのストレージなど、機械学習に直接的に関連しないサービス利用料金も含む。

6,600円

合計

1ドル＝140円換算

(10 + 20 + 33.14) * 140 + 6600 = 15,439円

大変ですね！！！！

2023年5月17日水曜日

早起き

ここ数日、なぜか早起きに成功している。街と一緒に起きるといろいろな音が聞こえてくる。街に包まれながらコードを書く。

2023年5月11日木曜日

画像の生成系は自分の予想以上のクリエイティビティとコントローラビリティを発揮していていい感じ。自然文に関しては、滑らかに大量の作文ができて凄いだけ？という第一印象そのままかもしれない。ちょっとしたアイデア出しに付き合ってもらったり、ラフなたたき台を作ったり、日常のどうでもいいこと（夕飯のメニューなど）の意思決定コストを下げるために使うのにはちょうどいい。ただ、少しでも専門的で込み入ったものや正確性を求める話題になると制御が難しくなる。回答の根拠となる長いコンテキストや複雑な知識を与えるのが難しい。ChatGPTに聞くよりも自分の大学・大学院時代のノートに尋ねるほうが良い答えが返ってくる。

別の視点として、日本語を扱うには形態素解析〜係り受け解析という手順を踏まないといけない、というNLP界のこれまでの前提を覆したのが凄いのではないかという友人の話には納得した。一文の解析に躍起になるよりも、大量のデータから訓練したLLMを使って全体のなかでの対象の位置づけから文章の意図を理解する、的ないい発明だった。精度的にも価格的にも高級な意味解析器が手に入ったと理解しておくのが良いのかもしれない。

ChatGPTだけを使って自然文の生成技術を評価するのはフェアではないので、Transformerをベースとする他のモデルのAPIも試してみたい。今夜開催されるGoogle I/O 2023で、グーグル製の大規模言語モデル「PaLM」に関する刺激的なニュースがあることを期待している。

2023年5月6日土曜日

生成AIたわむれ日記

生成AI系のサービスで遊ぶのに忙しい日々。Bing AIの扱いにも慣れてきて、ベータ版のBardの提供も始まった。画像生成系もいろいろ試している。この手のアプリは最近は https://beta.dreamstudio.ai/ がお気に入り。

相変わらずGitHub Copilotには個人開発のコードのたたき台を書かせているし、ChatGPTで雑談やアイデア出しもしている。AIの力でビットマップ画像をベクター画像に変換するサービス https://vectorizer.ai/ も出てきており、今日も3時間くらい夢中になって実験した。ベータ提供中につき、無料で使える。最初からAPIも整備されていて素晴らしい。論文等は見つからず詳細な仕組みはよくわからない。SVG Screenshotプロジェクトで探し求めていた最後のピースになり得るかもしれないので注目している。