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2024 年 4 月 4 日に発表された「Command R+」が GPT-4 とほぼ同じ回答精度で、レスポンスがめちゃくちゃ速く、かつ API の利用が商用利用じゃなければ無料だったので、絶対に LibreChat に組み込みたいと思った。 LibreChat はいわゆる ChatGPT クローンと呼ばれる OSS で、UI は ChatGPT とほぼ同じで、回答に利用する API を GPT4 や Gemini、Claude3 など、自分の好きなものを指定できる。ローカル上で動くのはもちろん、デプロイするのも簡単で、数ある GPT クローンの中では一番使い勝手が良いと思う。UI を忠実に ChatGPT に寄せているのが良い。 LibreChat の UI。ChatGPT とほぼ同じ 今回はこの LibreChat で、Cohere が発表した「Command R+」を動かせるようにす

今日はちょっと驚いたことがあったので、自分の記録のためにも書き残しておきたい。 ライブサイトの問題　自分のやっているプロジェクトで問題が起こって、その障害の復旧と調査にあたっていた。問題は大きいが、DividedByZero が起こっている。これはスポットしやすい。 自分の見慣れたコードパスをログを頼りに DividedByZero が起こりうるところを特定する。 実際にそれが起こるところは２点と特定する。 フロントエンドが０台になる アプリケーションの必須の設定が０になっている どちらも通常あり得ないが、どう考えても前者である可能性は低い。もし前者だとしたら、問題はここだけに収まらない。最近変更を他のチームが加えた後者が最も有力だろう。何せ今までそれは起こったことが無いから。調査に協力してくれた Cooper も同意見だった。 問題の特定に時間を使う　残念ながらログが出てないので、調査が

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ディレクターとヴァニラウェアの勤怠システムを兼任しています──本日はよろしくお願いします。今回のインタビューは10年かけて作り込んだ『ユニコーンオーバーロード』の開発中に、どんなドラマや試行錯誤があったのかをお聞きできればと思います。まず今作における、お三方の役割をお聞かせください。 山本晃康氏（以下、山本氏）： 『ユニコーンオーバーロード』では、アトラスからプロデューサーという肩書でお仕事させていただいております。簡単に仕事内容を説明すると、ヴァニラウェア社とアトラス社をつなぐ窓口の業務を担当させていただきました。 そして今作は、もしかしたらみなさん「ヴァニラウェアの新規タイトル」ということでポスト『十三機兵防衛圏』のタイトルを期待されているかもしれません。ですが、当初からコンセプトとしてはポスト『ドラゴンズクラウン』のタイトルでした。 つまり、ベルトスクロールアクションにネットワーク要

メタデータラボ株式会社、日本最大のLLMコミュニティ『ローカルLLMに向き合う会』へGPU/HPCサーバーを無償提供 【メタデータラボ株式会社とは】 2018年6月からGPU/HPCサーバーの開発、製造、販売を開始しており、「GAN」などの生成モデルの研究を進めており、2021年5月からGPU/HPCサーバーを稼働させられる高負荷データセンターの運用を開始した。 2023年3月には、さまざまなAI研究・開発者に向けて、グラフィックボード、GPU/HPCサーバーのレンタルを開始し、2024年3月6日、日本最大級2000人規模の大規模言語モデル（LLM）開発コミュニティ『ローカルLLMに向き合う会』に向けて、本格的にGPU/HPCサーバーを無償開放する。 【大規模言語モデル（LLM）開発の課題】 現状、大規模言語モデル（LLM）の学習は、従来の開発環境では対応できないほど膨大なGPUサーバーを

新NISAのインパクトの定点観測。新NISAが始まって１ヶ月余りで既に１兆８千億円以上の資金が流入した。日経の取材記事では投資信託と個別株に分けて紹介しており、海外資産と日本株という切り口では切っていない。１兆８千億円のうち約１兆円が投資信託、残りの約8,000億円を個別株になっている。個別株は証券会社の窓口チャネルが強いということもあり高配当株を中心に日本株が健闘しており、トップ10銘柄はシェアは低いものの全て日本株が占めている。そういう意味では、１兆８千億円のうち過半数は海外資産に向かったと確信できるものの、日本株も案外健闘していると言えるだろう。もっとも新NISAでは個別株は成長投資枠でしか投資できない。積立て投資枠のフローは海外株が８割以上を占めると思われる。投資信託１兆円のうちトップ10投信が全て海外株投信であり、それだけで8,000億円を占めるからである。本ブログが唱えてきた年

The mission of OpenAI is to ensure AGI benefits all of humanity, which means both building safe and beneficial AGI and helping create broadly distributed benefits. We are now sharing what we've learned about achieving our mission, and some facts about our relationship with Elon. We intend to move to dismiss all of Elon’s claims. Elon said we should announce an initial $1B funding commitment to Ope

というNBER論文をタイラー・コーエンが「この種のマクロ経済理論は過小評価されている（This kind of macro theory is underrated）」というコメントを添えて紹介している（ungated版へのリンクがある著者の一人のページ）。原題は「Demand Shocks as Technology Shocks」で、著者はYan Bai（ロチェスター大）、José-Víctor Ríos-Rull（ペンシルベニア大）、Kjetil Storesletten（ミネソタ大）。 以下は本文の冒頭。 In the standard neoclassical model, output is a function of inputs such as labor and capital. There is no explicit role for demand because p

「生成AIと著作権」に関する議論は先日のエントリーでも取り上げたばかりではあるのだが*1、今日の朝刊の「経済教室」に、早稲田大学の上野達弘教授による「著作権法の権利制限規定を”諸悪の根源”であるかの如く批判する近時の見解」を鮮やかなまでに斬る論稿が掲載されているのを拝見し、これぞ真打ち・・・と大いに感服したので、ここで紹介させていただければと思っている。 あえて自分が解説するまでもなく、実に美しく分かりやすい言葉で書かれている論稿ということもあり、本エントリーのほとんどは「引用」に依拠することとなる点は、ご容赦いただければ幸いである。 経済教室「AI規制の論点（上）／「生成」と「学習」区別し対応を」*2 上野教授は、「クリエイターやメディア」が著作権法の「情報解析規定」*3、に懸念を示している、という状況を紹介した上で、情報解析規定の意義について以下のように説明する。 「情報解析規定が対象

お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑

ComfyUIの使い方なんかではなく、ノードの中身について説明していきます。以下のサイトをかなり参考にしています。 モデルのロード系　まずはモデルのロードについてみていきましょう。 CheckpointLoader　チェックポイントファイルからModel(UNet)、CLIP(Text encoder)、VAEをロードします。UNetのkey名からyamlファイルを推察しているようです。v_predictionかどうかは最後の重みの値でチェックしているみたいです（意味不明ですね）。 LoRALoader　LoRAをロードします。patchesという変数に各keyに対応する重み(upやdown等)を保持しておき、KSamplerに入力されると、重みとマージします。そしてCPUに元の重みのバックアップしておき画像出力時に元の重みに戻します。画像生成に対してマージの計算はそこまで大きくないと思う

“褪せ人”となり、エルデの王となるべく“狭間の地”を冒険するアクションRPGである本作は、さまざまな魅力に満ち溢れている。広大なオープンフィールドで構成された、豊潤な世界。緻密に構成された、起伏のあるダンジョン。多彩な武器種や魔術・祈祷、騎乗やジャンプといったアクションを駆使してくり広げられる戦闘……。 『DARK SOULS』（ダークソウル）シリーズなどで培われてきた、脅威と未知に満ちた世界、自由な冒険と手に汗握る戦闘、勝利への達成感を最大規模のボリュームで表現した『エルデンリング』は、発売されてから1年で世界累計出荷本数が2000万本以上となる大ヒットを記録しただけでなく、世界主要4大ゲームアワード（Golden Joystick Award、The Game Awards、D.I.C.E. Awards、Game Developers Choice Awards）でゲーム・オブ・ザ・

アイスや肉まん・あんまんで知られる井村屋グループの中島伸子会長CEO（最高経営責任者）は、列車事故に遭い、九死に一生を得た経験を持つ。社員の活躍や幸せを重視する経営改革を進めている。（聞き手・山内竜介　写真・菅野靖） 中島さんが取引先に披露した手品グッズ ＜1972年、死者30人を出した北陸トンネル列車火災事故に遭った。その後遺症で教師になる夢を諦めた＞　20歳の誕生日を実家で過ごすため、夜行列車で帰省している時でした。3人の小さな男の子を連れた若い母親と一緒に4人がけのボックス席に座っていると、トンネルの中で突然、列車が止まりました。真っ暗な車内でアナウンスも何もない。そうしたら隣の食堂車から炎が迫ってくるのが見えました。 その母親が泣きながら言うのです。「3人の子連れで逃げられない。跡取りの上の子だけでも連れて行ってほしい」。私は5歳の子を抱きかかえ、窓から車外へ飛び降りました。黒煙が