2025年8月8日 の ProductHunt デイリーピック
CourseCorrect
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公開日時: 2025/8/8 7:01:00
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Wordin
AIを使ってコンテキストを失わずに長文を書く方法についてお話しします。 まず、AIは膨大なデータを基に学習しており、様々なトピックについて情報を提供できます。長文を書く際には、特に注意が必要なのは、テーマを明確に保つことです。テーマがぶれてしまうと、読者にとって理解しづらくなります。 例えば、特定の技術について詳しく説明したい場合、その技術の基本的な定義や利点、用途、そして最新の動向について順に説明するのが良いでしょう。こうすることで、情報が段階的に展開され、読者は理解しやすくなります。 さらに、AIが生成した内容を利用する際には、段落ごとに主要なポイントを明確にし、それを支持する具体例やデータを提供することが重要です。これにより、情報の信頼性が高まり、読者がより深く理解できるようになります。 また、文章の流れを良くするために、適切な接続詞やフレーズを使用して、考えの移行をスムーズにすることも大切です。これにより、文章全体が一つのストーリーとしてまとまります。 最後に、AIが生成した内容をチェックし、必要に応じて修正を加えることを忘れないでください。AIは素晴らしいツールですが、最終的な判断や調整は人間が行うことが重要です。 このように、AIを活用して長文を書く際には、テーマを明確に保ち、情報を段階的に展開し、流れを意識することで、コンテキストを失うことなく、読みやすい文章を作成することができます。
SelfHostLLM
LLM推論に必要なGPUメモリを計算する方法 大規模言語モデル（LLM）を使用する際、GPUメモリの必要量を計算することは重要です。以下は、その計算方法の簡単な説明です。 1. **モデルサイズの確認**: まず、使用する言語モデルのサイズを確認します。例えば、モデルが数億から数十億のパラメータを持っている場合、必要なメモリはそれに比例します。 2. **パラメータあたりのメモリ量**: 一般的に、1つのパラメータは約4バイトのメモリを使用します。ですので、モデルのパラメータ数に4バイトを掛け算します。 3. **バッチサイズの考慮**: 同時に処理するデータの数（バッチサイズ）も影響します。バッチサイズを考慮して、モデルのメモリ使用量にバッチサイズを掛けます。 4. **追加のメモリ**: モデルだけでなく、入力データや中間計算結果もメモリを消費します。これには、モデルのサイズとバッチサイズの合計の1.5倍から2倍程度のメモリを見込むと良いでしょう。 例えば、あるモデルが10億のパラメータを持つ場合： - メモリ使用量 = 10億 × 4バイト = 40億バイト（約40GB） - バッチサイズが2の場合、40GB × 2 = 80GB - さらに、追加のメモリを考慮して、80GB × 1.5 = 120GB この例では、約120GBのGPUメモリが必要ということになります。 このように、モデルのサイズやバッチサイズ、その他の要因を考慮することで、LLM推論に必要なGPUメモリを計算できます。
Pixera
Macでスクリーンショットをすぐに撮る方法 Macでスクリーンショットを撮るのはとても簡単です。以下のキーを使うことで、瞬時に画面をキャプチャできます。 1. **全画面を撮る**: Command（⌘） + Shift + 3を押すと、画面全体のスクリーンショットが撮れます。 2. **選択した部分を撮る**: Command（⌘） + Shift + 4を押すと、マウスカーソルが十字の形になり、撮りたい部分をドラッグして選択できます。 3. **ウィンドウを撮る**: Command（⌘） + Shift + 4を押した後、スペースバーを押すと、カメラのアイコンが表示され、撮りたいウィンドウをクリックすることで、そのウィンドウだけのスクリーンショットを撮ることができます。 撮ったスクリーンショットはデフォルトでデスクトップに保存されます。これで、すぐにスクリーンショットを撮る準備が整いました！
