IN TO THE WILD. 宿泊予約
【1日1組限定】海から近くのサステナブルなキャンプサイト 一日一組限定、約200坪の貸切サイト！周りを気にせずゆったり過ごせます。廃材や端材を活用したつくりで、トイレやシンクの排水などが自然に還るものになっています。夜間の照明は、昼間の太陽光を利用しています。自然を消費するアウトドアではなく、還元していけるアウトドアを考えています。波の音が聞こえ、夜は晴れていれば星空も綺麗です。ソロやグループ、デイキャンプでのご利用も可能です。お車で10分圏内にスーパー、コンビニ、ドラッグストア、ホームセンターあり。「海の駅 九十九里」など、海産物を扱うお店も多数ございます。〈 周辺アクティビティ〉◯サーフィン、海水浴◯釣り（海・川）◯サイクリング、散策◯星空鑑賞◯日の出コンディションの良い日は、海岸より眺める水平線から登る太陽が綺麗です。【
少量飲酒は健康によいか / 喫煙には厳しいが飲酒には甘い疫学者をみてリサーチ・クエスチョンを思いついたJAMA論文 / 第２回 臨床・疫学論文の書き方 / 1月20日（土）19:00 坪野吉孝のふか読み医学・疫学セミナー | シラス
本チャンネルの番組のひとつ『臨床・疫学論文の書き方 / IF＝５のジャーナルに論文10本出すなら、NEJM/JAMAに1本出そう！』の第２回をお送りします。 私が筆頭著者として出版した論文を題材に、リサーチ・クエスチョン（仮説）の立て方を考えます。今回は、それまでの研究の多くで考慮されてこなかったバイアス（偏り）の一つを除去すると、少量飲酒によって全死因死亡リスクは低下「しない」ことを示したJAMA論文を取り上げます。 https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/1031484 この論文が出版された2001年当時は、少量飲酒が心筋梗塞のリスク低下と関連し、ワインでもビールでもウィスキー（liquor）でも同じようにリスクが下がるというハーバードの論文がNEJMに報告されるなど、少量飲酒の効用が強調されていました。 https://ww
Overview of 大規模言語モデル(LLM)
この記事は、大規模言語モデル(LLM)の概要を改めて理解したい方向けに、1回で読み切れる分量でまとめた日本語記事になっています。なお、Referenceにも記載していますが、この手の内容だと、英語が理解できる方はAndrej Karpathy (Open AI co-founder)の講演”State of GPT | BRK216HFS“が動画でわかりやすい解説かと思いますので是非見てみてください。また、より技術的なLLMの取り扱いは、Weights & BiasesのLLM White Paper “LLMをゼロから トレーニングするためのベストプラクティス”が非常にわかりやすく質の高い資料になっているので、是非ご覧ください。 Transformerの登場と基盤モデルとして進化従来の自然言語処理 (RNN / LSTMなど)自然言語処理の分野では、SVMやCRFなどの統計的機械学習に基
旅行記003
旅行記003 deztec.jp＞転載リソース集＞宇治IN茶筒 ←Prev／Next→ 旅行記 001.スマトラ島 002.ハートフィールド村 003.某国・陸軍入隊 004.パレスチナ・ガザ地区 005.ロシア・モスクワ市 006.日本国・広島市 第三章 某国・陸軍入隊篇 ［2000.10.18］ 第三章のご注意 私が行った第三章の国は、私が行った後、クーデターが発生し、現在も軍事政権下にあります。よって、国名、地名、人名は公表すると余計な問題が発生する恐れがありますので、全て仮名とさせていただきます。 手前勝手で申しわけありませんが、よろしくお願いいたします。 本編 「進め電波少年」の一企画「ユーラシア大陸縦断ヒッチハイク」は、日本人の海外旅行にとって、大きな変革をもたらしたと言えます。 それまでの日本人にとって海外旅行とは、主にパック旅行を指していて、観光名所とショッピングセンタをバ
なぜシレン6 は名作なのか｜Shougo
お久しぶりです。 最近シレン6 を購入クリアしてシリーズで過去一ハマりまして、先日遂にとぐろ島の真髄という最高難易度のダンジョンをクリアしました。 シレン6 はユーザーから大変評判がよいですがシリーズ久しぶりの新作ということでもともと期待値がとても高く Amazon 予約ランキングでも上位にいました。発売後はその高い期待値を越えてきたので、ここまでの評判になったのです。 シレン6 を遊べば遊ぶほど、これは名作であると思ったので開発者に感謝をするためにも「なぜシレン6 は名作なのか」についてまとめたくなりました。 シレン6 のユーザー層とそこから見えてくることシレン6 の公式 X のアンケートからシレン6 のプレイヤー数の殆ど(70%)が 30 代以上でした。 これは私自身もそうなのですがシレン初代やトルネコ、シレン2 を子供のときリアルタイムで遊んでいた世代でありシレン4, シレン5 から
大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育工学の研究をしています。 インターンでは「機械学習技術の社会実装」をテーマに、LLM（Large Language Model）にドメイン知識を習得させることに取り組みました。様々な設定において、主に英語で学習されたモデルであるLLaMA2に対して日本語のデータでのFine-tuningを行い、LoRAやInstruction Tuning、ドメイン知識の習得に関する知見を得ることができたと思います。本記事では、そこで利用した技術の紹介と、日本語におけるドメイン知識の習得に関する実験、
とよはしプラネタリウム | プラネタリウムと体験型科学館
新着情報 2024年03月20日 【開館情報】3/20(水)は開館します（8:00掲載） 2024年03月14日 ボラさんと楽しい科学体験(3月) 2024年02月19日 プラネタリウム投映休止のお知らせ（2024/2/20） 2024年02月12日 ボラさんと楽しい科学体験(2月) 2024年01月23日 【プラネタリウム】1/27(土)の生解説は通常投映に変更となります » 続きを読む
Atmoph Window | 世界とつながる窓
やったーーーー『atmoph window2』設置できました！(※私はほぼ何も役に立ってない) 最高です！ちゃんと動いて音がする、世界中のいろんな景色を見る窓😊 ドラえもんの道具みたい！
人文科学とコンピュータシンポジウム 「じんもんこん2023」
じんもんこん2023における各賞が決まりました。受賞された皆様、おめでとうございます！採点された皆様、ありがとうございました。 じんもんこん2023最優秀論文賞 B-2-1: タイム・リゾルバ ― 時間名リソースからの時間範囲取得 関野 樹(国際日本文化研究センター) じんもんこん2023学生奨励賞 I-1-8: 花押を対象とした画像検索システムの改善の試み 石村 隆博(和歌山大学), 北國 智己(和歌山大学), 村川 猛彦(和歌山大学) B-3-1: 文学館の Web サイト調査をとおしたデジタル化の状況と課題 関根 颯香(筑波大学), 宇陀 則彦(筑波大学) B-3-3: 西浦田楽の保存・継承支援のための映像視聴システムの試作と評価 飯田 悠太(静岡大学), 杉山 岳弘(静岡大学) じんもんこん2023ベストインタラクティブ発表賞 I-1-4: 歴史マイクロナレッジの提唱とHIMIKO
『診断困難例ケースサーチ J-CaseMap』について | 日本内科学会
日本内科学会会員向けサービスとして、『診断困難例ケースサーチ J-CaseMap』を提供します。 更新情報（2023年5月8日 Ver.4） アルゴリズムの改善により、検索速度を大幅に高速化しました。 症例も追加し、15757症例としました。 （2022年4月28日 Ver.3） 登録症例数の増加：約10,000症例→約15,000例へ 辞書検索機能の強化：用語の同義語や検索拡張語の辞書をシステム化（検索機能の精度向上） （2021年9月13日 Ver.2） 登録症例数の増加：約6,000症例→約10,000症例 （2020年8月11日 Ver.1リリース） 登録症例数：約6,000症例にてリリース １．本サービス概要 『診断困難例ケースサーチ J-CaseMap』は、日本内科学会地方会のデータ化された症例報告を基に、鑑別診断の際に参考となる疾患や病態を検索するシステムです（現在は15,7
Embers of Autoregression: Understanding Large Language Models Through the Problem They are Trained to Solve
The widespread adoption of large language models (LLMs) makes it important to recognize their strengths and limitations. We argue that in order to develop a holistic understanding of these systems we need to consider the problem that they were trained to solve: next-word prediction over Internet text. By recognizing the pressures that this task exerts we can make predictions about the strategies t
Diseases Database Ver 2.0 ; Medical lists and links Diseases Database
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