オルト @oooooooorrt 友人から教えて貰った名大消化器外科作成の名古屋飯ガイドのクオリティが高過ぎて笑った。外科学会に合わせて1回限りになるのもなんなので、勝手ながら有効活用しよう jp.jssoc.or.jp/jss124/kodelin… 2024-04-10 16:48:48

基盤モデルの開発をしている中で苦労することは？ 南野充則氏（以下、南野）：では、ここからパネルディスカッションに移っていきたいと思います。最初は、こちら側でお題を用意しています。大きなトピックとしては、基盤モデルの開発とコスト、基盤モデルにおけるアカデミアとビジネスの観点でどのような考え方をされているのかというところ。 あとは、日本語特化LLMの意義と展望といったところですね。大きなトピックとして揃えていますが、今「Slido」でのご質問もいただいていますので、適宜Slidoも拾いながらやっていければと思います。Slidoは、このQRコードからみなさんに質問していただければと思います。 さっそくですが、トピック1に移っていきたいと思います。「基盤モデルの開発をしている中で苦労されることは？」というところで、これはまず垣内さんからお願いしたいです。この基盤モデルを作っている中でどんな苦労があ

Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし

イナダシュンスケ @inadashunsuke うま味にあたる要素が特に無いのにおいしい料理、というのは南インドの菜食料理にたくさんあります。僕も最初は戸惑いました。しかしそのうち、ダシ的なうま味がないとおいしくないという感覚は、日本人に特有… mond.how/ja/topics/8lhj… #mond_inadashunsuke 2024-02-06 09:07:19

Image generated by OpenAI's DALL·E-3. はじめに こんにちは！ 突然ですが、Kaggleのハードルって高くないですか？特に初見だと、複雑なルールや大量のデータなどに圧倒されてしまう人も多いかもしれませんね。また、全て英語なので非英語話者にとってはそこもハードルを上げる原因になっていると考えられます。実際は慣れれば簡単なことも多いのですが、Kaggle慣れするまでにやや時間がかかるのも事実です。そこで、少しでもKaggleのハードルを下げたいと考えて本記事を執筆しました。 対象読者様 この記事は、以下のような方をメインに想定して執筆しました。 AI・データ分析・機械学習に興味があって、Kaggleに参加しようと思ったけどハードルが高くて躊躇している方 Kaggleに参加したはいいものの、ドロップアウトしてしまった方 Kaggleのハードルを乗り越えたい方

俺は貧民なので貧民スーパーでよく買い物をするんだけど、そこの店内BGMが、「最近流行りの邦楽」みたいな感じなんですよ 流行りっつうか、時々15年前くらいの曲が流れてたりもするんで、もしかすると「かつての流行り」なのかもしれないんだけどね そうすっと、結構な頻度で、歌がうめえおネエちゃんが、「若い2人の、自堕落でキラキラしてはいない、しかし美しい恋の思い出」みたいなテーマの、失恋ソングを歌っていらっしゃる そんで、なんかよ、「夜中にコンビニに出かけて、安いアイスを買って2人で食べる」的な、安いエピソードが歌われるわけ なんていうんですかね、エピソードがね、露骨っつうのかな、そのまますぎるんですよね 分かりますよ、そういうね、等身大の、共感できるような、あー……っていうね、気持ちを呼び起こそうっていうことでしょう でもよ、そうするとさ、被るんだよ他の歌とかマンガとかそういうのと 「あー、そうい

第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。

春：松任谷由実「春よ来い」 夏：大黒摩季「夏が来る」 秋：オフコース「秋の気配」 冬：槇原敬之「冬が始まるよ」 追記 （タイトルに四季が含まれる）代表曲ってことで

（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊

毎日、様々なジャンルの新曲がリリースされている。音楽好きには嬉しいだろうが、できるだけ人気のある曲を流したいストリーミングサービスやラジオ局にとって、今の新曲ラッシュは人気になる曲の選定が難しく、悩みの種でもある。 これから人気が出る曲をどうやって見分ければよいか？もちろん、企業が莫大な資金を投入し、熱心なプロモーションを行った曲なら流行る可能性は高い。SNSのインフルエンサーの影響もあるだろう。 だが、それ以外にもヒット曲を特定する方法があるという。そう、AIである。 アメリカの研究チームは、AIとスマートウォッチを使うことで、97%の精度でヒット曲を言い当てることに成功したそうだ。その結果を『Frontiers in Artificial Intelligence』（2023年6月20日付）で発表している。

苦手どころか読むとぞっとする 誰に向かって書いているのかまったくわからない まさに「つぶやき」って感じで中年男性がひとりでぼそっと独り言を言っている姿が目に浮かぶ それでいて反応が欲しそうな「チラッチラッ」的な気配がおぞましい ほとんど誰ともやり取りせずに黙々とツイートしているアカウントを見ると「独居老人」って感じがして目を背けたくなる しかもそういったアカウントの口調が揃って「～～なんだよな」みたいな文体で中年男性が部屋のなかで一人その口調でつぶやいているかと思うと寒気がする 「この前、大江健三郎を再読したんだけどやっぱり読みにくいんだよな」 いや知らんて・・・お前が以前に読んだことも知らんしそれがいつでどれを再読して以前とはどう感じ方が変わって相変わらず読みにくいのはなぜなのか分析しろよ それが他人に向けた文章だろ 中年男性ってなんでこうなるのかね？

こんにちはあるいはこんばんは。村山です。 分析する場面にて、 GA4 を ユニバーサルアナリティクス のように使いこなせている方は、そこまで多くはないのではないかと思います。そこで、今回は Googleアナリティクス で分析するという目的から、 どのように ユニバーサルアナリティクス で対応していたことを GA4 で実現するための考え方やコツを紹介します。 なぜ、アナリティクスのデータを見るのか ユニバーサルアナリティクス と GA4 でのレポートUIの違い アナリティクス環境への混乱 GA4 移行における混乱を考える ユニバーサルアナリティクス のレポートUIを考察する GA4 のレポートUIを考察する GA4 を見るときに意識したいこと GA4 に慣れるためのUIUXを考える GA4 に慣れるためのUI モニタリング分析には GA4 のライブラリを活用する ライブラリの構成 コレクショ

自分が「煙草のくさいカフェ」って言葉を使ったんだけど「それは日本語としておかしい 煙草は前提として臭いものであり『煙草くさい』て表現もあるのだから その表現はおかしいよ」という 「髪の明るい女性」みたいに「（主語+の+述語）名詞」って表現もあるからそれと同じ使い方をしたと思ってるんだけど「の」の使い方がおかしかったのかな？と聞くと 「髪は 明るい も 暗い もあるけど 煙草は臭い匂いしかないでしょ？だからわざわざ『の』を使うのはおかしい」と 自分は「煙草くさい」の表現で確かに良かったなと思いつつも おかしいってほどではないんじゃない？せめて文法として完全に間違ってるって突きつけて欲しかった そうすれば自分も完全に「ごめんなさい」って思えるし 彼女に完全平伏できるし もし俺があってたら ふざけてでいいから謝ってほしいなって思ってる 今後付き合ってくにあたってスッキリしたい 「の」を格助詞とし

どうして！！bugのことはバグって言うのに！！！ debugだと濁点抜くんだよ！！！ 鞄のこともバックって言ってそうだし紅茶入れる時もティーバック使ってんのか？パンツで淹れたお紅茶は絶品ざますね。 なんでか分からんけどムカつく。英語の綴り思い出したら分かるじゃん。ムカムカムカ〜〜〜！！！！ デバックって何すんの？backすることを訂正すんの？アホボケクソカス小学生にも劣る英語力。多分workもウォークって読んでる。人権無い。キマってる。チーズ牛丼好きそう。カービーとか好きそう。

プーチン氏からは特に反応はないが、（ロシア連邦に属す）チェチェン共和国首長のラムザン・カディロフ氏が14日、Telegramで警告を投稿した。いわく、プーチン氏は柔道などで鍛えているので、「決闘をするなら女々しいElonaからたくましいElonに変わるための訓練が必要だ」。 ロシア語では一般に、名詞に男性、女性、中性があり、女性名詞は語尾が「a」になる。Elonの女性名はElonaになるというわけだ。 マスク氏はこの申し出が気に入ったらしく、おそらく一時的なものだろうがアカウント名を変えたようだ（Twitterのアカウント名は簡単に変更できる）。同氏はカディロフ氏の投稿を引用したツイートで「お申し出ありがとう。でもこれ以上トレーニングしたら強くなりすぎてしまう。もし彼（プーチン氏）が決闘を怖がるなら、（左利きじゃないけど）左手だけで戦うよ。　Elona」と署名した。 カディロフ氏はこれを受

仕事の関係で、しばらく仙台に来ている。会社の手配したホテルに滞在しているのだが、出張先とホテルの位置関係上、どうしても国分町という仙台における歌舞伎町のような繁華街を通らざるを得ない。このご時世あまりそういった場所へ近づきたくないということもあり必ずしも快く思っていなかたのだが、足早にホテルへ帰ろうとする私に声をかけてくる有象無象のキャッチのなかで、ひとりだけ異彩を放っている男がいることにある日気がついた。 だいたいキャッチというものは「キャバクラいかがっすか」「さ、居酒屋の、ご利用は」「お店お探しですか」の３パターンしかボイスの収録がされていないものと思っていたが、その男だけはそれらの聞き馴染んだセリフが一切なく、あまりに独特の語彙、それも妙にかっこいいコピーライティングのような文句でキャッチ行為を行っているのである。この数週間ほぼ毎日のように彼の慧句を聞いてきた中で、とくに印象に残って

デザインしてて文字をばちっと決めたいときってありませんか メインビジュアルや見出しなどで、「文字（コピー）をばちっと決めたいッ！」ってときありますよね。そのときに普通の書体をそのまま置くと、 どうしてもデフォルト書体そのまま感が出ちゃうときってありませんか？ もちろん出ちゃわないときもあります。でも出ちゃうときもありませんか？ うん、ですよね。 そんなときの解決策の一つ、「作字」 “デフォルト書体そのまま感”をなくす方法はいくつかありますが、その一つとして「作字」があります。デフォルトの書体を少し調整して文字に特徴をつけることですね。 文字を”ちょっとロゴっぽくする”するという言い方が近いでしょうか（わかりにくいか……）。 作字するといい意味で”違和感”がでて、印象的なビジュアルになります。その作字のひとつに「文字を溶かす」という小ワザがあります。 文字を溶かすって？ Afterの文字を拡

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 埼玉大学 小林研究室の研究チームが開発した「Enhancing Multimodal Interaction Between Performers and Audience Members During Live Music Performances」は、ライブコンサートに参加する演者と観客との一体感を向上させる双方向支援システムだ。 演者の動きが観客のペンライトへ振動や光で伝わり、観客の振ったペンライトの動きが演者の衣装を光らせる。観客はお気に入りの演者と同期した状態で応援できるという。

うまく説明とか言語化ができないんだけどさ なんか「計算でヒット作品つくってます感」みたいなのが鼻につく感じ、ない？ パプリカとか日常のOP曲とか特にそんな感じがする 漫画で言ったらバクマン。とドクターストーンも同じような匂いを感じる ヒットするのは当然、すべて計算の内ですよ、みたいな 100日後に死ぬワニも最初から同じ匂いを感じて、警戒してたら最終回後の展開でやっぱり…ってなって こういう気持ちってなんなんだろうな