週末に、群馬県立自然史博物館にいってきた。
化石採掘のボーンベッドの模型展示があったり、恐竜や古代生物の化石があったりと充実していて楽しかった。恐竜じゃないけれど、好きなディメトロドンの化石も見れた。いろいろな化石にもさわることができた。なかなか充実していて楽しい博物館だった。
ボーンベッドは、実物大でアクリル板の上を歩いて、上からみることができる。ちょっと怖い感じで、子供受けがいい。発掘現場の感じもわかるし、好きなところから見ることができるのも楽しい展示。
県立なので、入館料が安い。特別展付きでも安くて、特別展をやっていないときは更に安いという。恐竜の化石もみれるし、もっと早くいっておけばよかった。図鑑の博物館紹介にも載っているので、存在自体はかなり前から知っていたのだけど、どうしても上野の科博や、福井の恐竜博物館に目がいってしまっていた。群馬県立自然史博物館の展示もすごくよかった。
Googleとしては、Microsoft（＋OpenAI）のChatGPT4エンジンの提供に対抗するために、Google Cloud環境でクローズドに使えるLLMをリリースし、差をつけられたくない印象。GoogleのLLMであるPaLM2の利用については語られているが、裏側で学習に使ったデータの数などには言及していない。これは、学習のデータ量で、ChatGPT4などと比べても、大量データであることはわかっていて、数で比べても性能としては、もはや意味がない、ということ。Googleは学習データ量ではなく、ベータプログラムとして基盤となるPaLM2のエンジンを使って、パイロットユーザとの実際に利用することで、説明可能なようなチューニングを行っているというアピールだった。AIを搭載したサービスをリリースするときは、検査・精査を、しっかりと行い、悪意のある回答や有害となる回答をしないかどうかを見極めているとのこと。
Google Cloud環境で、PaLM2を使って、独自の学習を簡単に行わせるためのVertex AIを使って簡単にPaLM2をカスタマイズできる。いままでは、独自のGPU環境用意して、学習させるためにパラメータをいじるという高度な専門知識が必要だった。それが、もっと簡単にGUIみたいな感じでもできるようになったし、簡単にチャット環境を作れるようになってきた。これ自体は、MicrosoftのAzureでも、クローズドなChatGPT4エンジンを使えるので、新しいことではない。新しくはないけれど、サービスが増えたということは、企業でのAI利用の普及期に入ってきているという感覚がある。もう、お金を払って、データ的に外部に漏れないような独自の生成AIを使っていくフェーズになっている。
それから、後発の強みとして、用語の言葉遣いに気を付けていた。Bardはコンシューマ向け、PaLM2（Vertex）はエンタープライズ向け（企業向け）というアピールをしている。明確に企業に向けたアピールをしていた。これは、MicrosoftがAzureのOpenAIサービスで、ChatGPTを使うとデータが漏れるみたいなイメージを持たれてしまったことに対する対策（実際には、規約で学習に利用しないとあるのでそういうことはないのだがChatGPT＝入力したものが学習に使用されて機密が漏れる、というイメージがあるから）と思われる。検索エンジンから始まったGoogleだけあって、AIが出した回答の説明性についても、アピールしていたし、次世代型検索は、AIがコンテキストを理解して、検索結果を表示するみたいなこととか。
余談。
コーヒーとかドリンク、軽食が自由に飲食できた。Googleっぽさは変らなくて、きれいな自社イベントスペースだった。食べ物のところに、ベジタリアンとかヴィーガンとかついているのは、アメリカっぽさの影響なのか。軽食はあるのだけど、ドーナッツとか、クッキーとか、油多め、カロリー高めのモノが多かった。そんな環境にいたら、きっと太る。ドライフルーツはどこへ行った？イベント会場だからないだけなんだろうか。
2023年8月28日の日経新聞の夕刊より。
教職員の働き方の見直しで、ブラック職場のイメージを減らすために、生成AIを活用して業務を軽減するという提言があるようだ。活用は、「テスト問題のたたき台の作成」「授業の原案」「お知らせ文書の下書き」など。
そもそもテスト問題のたたき台を作るのが大変ならば、外部から買ってくればいいし、塾などによる試験対策を気にするのであれば、県（都道府県）の単位で、小テストや定期テストを専門に作成する機関をつくれば、地域特色もあるものを作れるのではないか？集約すれば、学校ごとにつくるよりも遥かに効率化できる。データで取得できるようにしておけば、必要なものを取得して印刷できるだけでいいのでは。
授業の原案は、生成AIにまかせるではなくて、ちゃんと作った方がいい。もしくは、決まりきった指導要領で、パターン化したものにすればいい。中途半端に生成AIにまかせて、似たりよったりになったり、提案内容の真偽の確認に時間をかけるのならば、マニュアル化（や外部の映像授業）の方が効率がいいと思うのだが。
なんでもかんでも、生成AIを使って軽減ではなくて、教員にしかできないことは何か、無駄な事務作業はなにか（＝廃止）を明確にしないと、無駄な仕事や作業が増えるだけだ。新しい技術ありきではなくて、もっとその手前の本当に必要なことは何かを明らかにするような提言でないといけないのではないだろうか。
まったくの余談だが、SFやSFアニメ系をみると、基礎学習のレクチャーは映像授業やアンドロイド（AI）だったりしているものがある。応用力が必要なものは別にして、基礎学習のところは、100年もしないうちに、そういうものに置き換わる気がする。もちろん、グループワークとか、定型的に、一方的にレクチャーするタイプではない人のほうが適しているものは残るのだろうけれど。
1台のサーバに、データの保存先を含めたVeeam Backup ＆ Replicatiion 11の全機能をインストールするときに必要なメモリサイズを計算する。同時に実行するタスクの数により、必要なメモリとCPUのコア数が変わる。4タスクを同時に動かす想定。
4タスクを同時実行する、1台構成のVeeamのメモリとCPU
■メモリサイズ
基本 4GB
コンソール 0GB（2GB ‐ 2GB）
プロキシサーバ 6GB（2GB x 4タスク ‐ 2GB）
バックアップリポジトリサーバ 10GB（4GB ＋ 2GB x 4タスク ‐2GB）
※1台に複数機能を入れる場合には、1機能あたり、2GBを引けるとのこと
※バックアップリポジトリを分割すると、半分の10GBで済む。その場合は、バックアップリポジトリサーバは、12GBのメモリが必要になる想定。
合計 20GB
■CPUのコア数
基本 4コア
プロキシサーバ 4コア（1コア x 4タスク）
合計 8コア
ここでの計算が漏れている可能性もあるため、余剰でメモリを割り当てられるのであれば、もっと多いメモリサイズを割り当てた方がよい。
参考： https://helpcenter.veeam.com/jp/archive/backup/110/vsphere/system_requirements.html
1ヶ月くらいでクリアするつもりで買ったOCTOPATH TRAVELER2だが、半年くらいかかって、ようやく全キャラをクリアした。
ほぼ、戦略とか相性とか考えずゴリ押しだった。そのため、レベル上げなどに時間をかけていたので、クリアまでに時間がかかった。そんな、と思うストーリーもあったけれど、楽しかった。１キャラあたりは、短かったりするのだけど、８キャラともなると、やっぱりボリュームがあってよい。楽しかった。
OCTOPATH TRAVELER3が出るようなことがあれば、買うのだろうな。きっと。
セブンイレブンのにんにく醤油仕立ての若鶏唐揚げ弁当。量はそんなに多くないけれど、ちょうどよかった。唐揚げがおいしくて、びっくり。唐揚げ４こなので、飽きることもなく、美味しく食べ切れる。この弁当はいい。
こんなにシンプルで５００円オーバー。やっぱり、いろいろと物価が上がっている感じ。
赤坂の露天（ルーテン）でランチ。北京酸辣麺。でかいエビが入っている海鮮風の酸辣麺。
エビは苦手だが、いいエビなので食べられる。美味しかった。
今日のランチは、海南鶏飯の蒸し鶏のチキンライス。5ヶ月ちょっとぶり。
暑いので、さっぱりと冷たい蒸し鶏がおいしい。鶏飯（チキンライス）もさっぱりでよかった。美味しかった。
そして、まだ1000円ぴったりでランチが食べられるのもうれしい。
1台のサーバに、データの保存先を含めたVeeam Backup ＆ Replicatiion 12の全機能をインストールするときに必要なメモリサイズを計算する。同時に実行するタスクの数により、必要なメモリとCPUのコア数が変わる。4タスクを同時に動かす想定。
なお、バージョン12では、バックアッププロキシでの複数タスクの実行で消費されるメモリが少なくなっている。
4タスクを同時実行する、1台構成のVeeamのメモリとCPU
■メモリサイズ
基本 6GB（4GB ＋ 0.5GB x4タスク）
コンソール 0GB（2GB ‐ 2GB）
プロキシサーバ 2GB（2GB + 0.5GB x 4タスク ‐ 2GB）
バックアップリポジトリサーバ 6GB（4GB ＋ 1GB x 4タスク ‐2GB）
※1台に複数機能を入れる場合には、1機能あたり、2GBを引けるとのこと
合計 14GB
■CPUのコア数
基本 4コア
プロキシサーバ 4コア（1コア x 4タスク）
合計 8コア
ここでの計算が漏れている可能性もあるため、余剰でメモリを割り当てられるのであれば、もっと多いメモリサイズを割り当てた方がよい。
参考：
https://helpcenter.veeam.com/docs/backup/vsphere/system_requirements.html?ver=120
最初のうちは、元気だったのだけど、３日目、４日目で死んでしまった。
今回の死因と思われるのは、古い金魚の餌（フレーク状のえさ）による消化不良と思われるもの、それから鱗が多く剥がれていたので病気・傷が原因と思われるもの。飼育水の入れ替えなども行っていたが、やっぱりだめだった。金魚すくい後、１週間の壁が分厚い。
餌は完全に人的なミス。買い直せばよかった。むずかしい。