発達障害検査を受けてみました｜吉田誠治
以前から自分自身が発達障害なのではないかという疑いを持っていて、周囲からもたびたび指摘されるので、診断を受けたい気持ちはありました。しかし僕の場合、この年になるまでに様々な対策を講じていて、現在では大きな困難に直面していないため、医師のカウンセリングを受けるというほど困っているわけではなく、どうしようかと思っていました。そこに医師ではなく心理士による心理検査のみを受けられるサービスがあることを知ったので、早速受けてみることにしました。 注意すべき点としては、検査だけでは発達障害かどうかは確定せず、最終的な認定には医師の診断が必要になるので、今回の結果も確定的なものではありません。ただ、一定の目安にはなりますし、自分の特性を知るうえではプラスになると思いました。実際、検査後の心理士による簡単なカウンセリングでも、大きな困難を抱えていないのであればあえて医師の診断を受ける必要はないのではという
オランダに「OTEMBA」というラーメン屋さんがあったので「『お転婆』からとったんだな」と思ったが『お転婆』の語源を調べて驚愕した（諸説あり）
Kosuke Takahashi@5月から🇳🇱の発明家 @ootori_t 友人に教えてもらったけど、「やんちゃ」もオランダ語の Jantje（ヤンチェ）から来たらしい。 『子供が活発で大人の言うことをきかないこと。 いたずらやわがままをすること。文化的なつながりを感じる話だ！ 2024-05-10 00:20:28 Kosuke Takahashi@5月から🇳🇱の発明家 @ootori_t Inventor / Product Designer | 🇯🇵→🇳🇱(2024.5-) | Invention for oneness. | 『接点の発明』をテーマに、人の出会いを生み出すものづくりをしています。 ootori.co
高1の最初の面談で担任に「お前は東大行ける」と言われて死ぬ気で勉強して東大に合格した そしてクラス一番のアホだったことが発覚した
大山祐亮(Yūsuke ŌYAMA) @Yusuke_OYAMA_ わたしは地方公立から東大に行った人間ですが、志望のきっかけは高1の最初の面談で担任に「お前東大行ける」と言われたことです。真に受けて3年間死ぬ気で勉強しました。 卒業後発覚したのは、同じことを全員が言われていたらしいことです。わたしがクラスで一番アホだったことが発覚した瞬間でした。 2024-04-28 09:28:28 大山祐亮(Yūsuke ŌYAMA) @Yusuke_OYAMA_ ちなみにこの先生、3年間担任だったのですが、合格発表の時「そういえば高校も入試期間で休みだよなあ...報告は休み明けでいいか！」と連絡を後回しにしていたら夕方に先生の方から電話がかかってきて、「焦らせるな！」と言われました。修学旅行の時は「お前は旅行中勉強禁止な」と言われていました。 x.com/Yusuke_OYAMA_/… 2024-
本や漫画を読まない妹から「家で『○○が面白かった』と言うと瞬時に『どこが面白かった？』と聞かれるの、威圧されてるみたいでイヤ」と言われショックだった
三宅香帆 @m3_myk 今年のお正月ショックだったこと、それは本や漫画を読まない妹に「我が家で『〇〇が面白かった』と言うと『どこが面白かった？』と瞬時に聞かれるの、威圧されてるみたいでイヤなの！」と言われた件…ど、どこが面白かった？って威圧なのか、すまん妹！他人の感想掘り下げたがるエンタメ好き大反省！！ 2024-01-05 17:55:50 三宅香帆 @m3_myk このツイートの引用RT、さまざまな家庭でさまざまな言語化ゴリラたちが「そんなに言語化求めてこないで！！」と言われた声が集まってて笑った、みんな言語化欲求を今年もTwitterで晴らしていこうな……🦍 twitter.com/m3_myk/status/… 2024-01-05 18:48:28
Javaを中心に偏見ベースでプログラミング言語の関係をまとめた - きしだのHatena
オブジェクト指向言語の話をするときに便利なように、Javaを中心にプログラミング言語をまとめてみました。 Javaに影響与えるか、Javaから影響を受けるか、という感じですね。 Simula オブジェクト指向はここから始まったと言われています。 クラス、オブジェクト、継承、仮想関数(多態)といった、オブジェクト指向の基本要素が備わっていました。 ただし、「オブジェクト指向」という言葉は生まれていません。 Smalltalk Simulaから発想を得て「オブジェクト指向」という言葉を生んだのはアラン・ケイでした。 しかし、モデルとしてはSimulaとは異なりメッセージングを主体としたものでした。また、アラン・ケイの「オブジェクト指向」はプログラミングのパラダイムだけではなく、人がコンピュータをどのように扱うかというメタファであり、ダイナブックというハードウェアやそのユーザーインタフェースを含
TypeScriptってどんな言語？ 言語そのものを知る面白さ
2023年11月8日 プロを目指す人のためのTypeScript入門 - Forkwell Library #35
“プログラミング言語なんてどれも同じ”論者もうなずく「言語の違い一覧」
関連キーワード アプリケーション開発 | 開発プロセス | プログラマー | プログラミング ソフトウェア開発にはさまざまな手法が存在し、その違いが議論の対象になることがある。議論を必要以上に複雑にしかねないのが、誤解に基づく“神話”の存在だ。ソフトウェア開発業界にある10個の神話のうち、7つ目を取り上げる。今回はエンジニアが日常的に使う、プログラミング言語に関する神話だ。 神話7「どのプログラミング言語も同じだ」 併せて読みたいお薦め記事 連載：ソフトウェア開発にまつわる10個の神話 第1回：エンジニアをいくら増やしても「納期遅れ」を回避できないのはなぜ？ 第2回：「OSSはソース丸見えだから危険」が実は“間違い”なのはなぜ？ 第3回：「プログラミングはつまらない」説を論破する“納得の根拠”はこれだ エンジニアのためのノウハウ 40歳を過ぎたエンジニアが面接で“年齢”を効果的にアピールす
『アナロジア AIの次に来るもの』アナログ王国序説ーーデジタルを超えた次の時代を読む方法 - HONZ
始まったばかりだと思っていた21世紀も、気がつけばすでに1/4が経過しようとしているが、われわれが未来の象徴のように思っていた「新世紀」は、9.11のテロで幕を開け、リーマンショック、3.11の未曾有の災害と続き、挙句の果ては新型コロナという感染症の流行と前世紀の冷戦の影を引きずるようなウクライナ戦争の勃発で先が見えない。 その一方でデジタル化やネット化が確実に進行し、スマホやSNSが広く社会に普及し続け、AIが将棋や囲碁で人間の世界チャンピオンを打ち負かし、ついには誰もが、絵を描いてくれたり、ChatGPTのようなどんな質問にも卒なく答えてくれたりするAIソフトを自由に使えるようになり、コンピューターの能力が人間の知力を上回るとされる「シンギュラリティー」がもうすぐ実現するという声も聞かれる。 多くの人にとって、こうした「デジタル」が象徴するイメージは、AIで仕事が奪われるという悲観論は
大規模言語モデルの開発者が知っておくと役立つさまざまな数字
Googleの人工知能部門の責任者を務めるスゴ腕エンジニアのジェフ・ディーンがかつて作成した「すべてのエンジニアが知っておくべき数字」に習って、「大規模言語モデル(LLM)の開発者が知っておくべき数字」が元Googleのエンジニアだったワリード・カドスさんによってまとめられています。 ray-project/llm-numbers: Numbers every LLM developer should know https://github.com/ray-project/llm-numbers ◆プロンプト編 40-90％：プロンプトに「簡潔に」を追加することで節約できる量 LLMの返答はトークン単位で課金されるため、LLMに簡潔に返答するよう要求すると大幅にコストを削減可能です。単にプロンプトに「簡潔に」を追加するだけでなく、例えば10個の案を出すというプロンプトを行う時に代わりに5個
サイバーエージェント、独自の日本語LLM（大規模言語モデル）を開発 ―自然な日本語の文章生成を実現―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、独自の日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を開発したことをお知らせいたします。 本モデルはすでに130億パラメータまでの開発が完了しており、当社が提供する「極予測AI」「極予測TD」「極予測LP」などAIを活用した広告クリエイティブ制作領域のサービスにおいて活用を始めています。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMが世界的に注目を集めており、あらゆる業界において急速に活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されており、現状では日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 このような背景のもと、このたび当社では日本語に特化した独自の大規模モデルを開発いたしました。当
これから流行る言語 | 雑記帳
新言語にできることはまだあるかい なんとかWIMPS 最近（1ヶ月くらい前）、こんな記事が出ました： 新しいプログラミング言語が出てこない(新しく出てた言語を追記) – きしだのHatena Kotlin, TypeScript, Rust, Swift以降にみんなが話題にするような新しい言語が出てこない、それはなぜか、みたいな趣旨です。客観的に見れば「新しい言語は常に出続けている」わけですが、「みんなが話題にするような」というのが多分曲者なんでしょうね。 例え話をすると、新しい若木は常に生えてきているんだけど、大木に成長するには時間がかかるので、大木にしか興味のない人には「この8年間で新しい大木は登場していない」と判断してしまうのかもしれません。 まあ私としても、Web (HTTP) APIを書く言語とか、JSON色付け係が使う言語はもう出揃ってしまったのかもしれないという気はしなくもな
ChatGPTをGTPと間違える人のために解説します
頭がごっちゃになる人続出！ 世界的ブームのChatGPT。これだけ朝から晩までChatGPT一色なら、もはやChatGTPと言い間違える人もいないだろうと思っていましたら、GPTとGTPの混乱はまだまだ続いているようです。 日本はレーシングカーのGT、ドラゴンボールのGTについ引っ張られちゃいますもんね。頭でわかっちゃいるんだけど、ついGTPと口走ってしまったりします。 GPTって何の略？ChatGPTの｢GPT｣は｢ Generative Pre-Trained Transformer （プレトレーニング済みテキスト生成型Transformer）｣の略。 Transformerというのは、Google（グーグル）が開発してオープンソースで公開した自然言語学習モデルをいいます。 2017年に論文｢Attention Is All You Need｣で発表され、ディープラーニングとディープニ
ChatGPTが実現した夢 | NEWS & BLOG | 株式会社Sigfoss
どんな論文かと言うと、大量のドキュメントから自ら学習し、文章の意味するところを定式化された表現に変換する言語モデルを獲得する、つまり自然言語のエンコーダーモデルの学習についての研究の論文です。これ実は私の博士論文のタイトル。 たいした成果も出せずに手仕舞いしてしまった研究ですが、私の博士課程時代の夢は、この数年間で達成されたと言って過言でありません。正直生きているうちにこんなことが実現されるとは思っていなかったので、驚くばかりです。何の話をしているとかと言うと、巷で話題のChatGPTのことであり、もっと正確に言うとその基盤となっているTransformerのことです。（以後、わかりやすくChatGPTとしてしまいます） 少し話を戻しますが、私の研究の出発点は、子どもの母国語の習得課程にありました。子どもは特殊な教育をしなくても周囲からのインプットだけで、数年のうちに母国語を習得することが
大規模言語モデルの驚異と脅威
2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを（Research Preview版ではあるが）無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/
ラズパイで動く大規模言語モデルがGitHubで公開 性能は“GPT-3相当”、Metaの「LLaMA」派生
LLaMAは米Metaが独自開発した大規模言語モデル。LLM分野の研究推進を支援するため、研究者向けに2月にリリースした。大規模インフラを利用できない研究者のために小規模ながら性能の高いことが特徴で、7B（＝70億）、13B、33B、65Bの4種類のパラメーターを用意している。13Bモデルはベンチマークで米OpenAIのLLM「GPT-3」を上回るという。 米スタンフォード大学は、LLaMAの7Bモデルを派生させ独自のLLM「Stanford Alpaca」を開発。このモデルは研究や学術目的でのみ利用でき、娯楽や商用での利用は禁止している。Alpaca LoRAでは、Stanford Alpacaが生成するトークン（単語列）を再現できるという。 関連記事 Meta、独自大規模言語モデル（LLM）の「LLaMA」を限定リリース Metaは独自の大規模言語モデル「LLaMA」（Large La
データライフサイクルとトレードオフ | フューチャー技術ブログ
ソフトウェアの中身を大きく2つに分解すると、プログラムとデータに分かれます。コードコンプリートやA Philosophy of Software Designなど、評判の良いソフトウェア設計の本はいくつかありますが、それらはどれもプログラムの説明がメインでデータのライフサイクルについての説明はなかったと思います。しかし、データの表現にもいくつもの方針があって、それによるトレードオフがあるな、というのはもやもやと考えていたので、その考えをまとめて文章にしてみました。 データといっても、処理中の短期間の間では変わらない、いわゆるマスターデータ的なデータです。ジャーナルというか、トランザクション的なデータはここでは触れません。 この記事では、それぞれのトレードオフについて考えていきます。 即値（リテラル） 定数 コマンドライン引数 環境変数 設定ファイル ダウンロードコンテンツ オンラインデータ
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「知的単純作業」を自動化する、地に足の着いた大規模言語モデル (LLM) の活用
PHPの時代は終わった？ プログラミング言語のランキングで、2001年以来の最低シェアを記録【やじうまWatch】
「Opera」がローカル大規模言語モデルを統合、AIをオフラインで使える初のWebブラウザーに／「Opera One developer」で実験的にサポート
みんなの、第二外国語選択などで中途半端に習ったせいで"他なんも知らんけどそれだけ言えるフレーズ"教えて→集まった回答がじわじわ来る
