ロシアによるウクライナ侵略に関する中国のロシア専門家の見解 （英エコノミスト誌）｜東野篤子
すでに1週間近く前になるのですが、北京大学の教授が、英エコノミスト誌に論考を掲載し、大きな話題となっています。 そのタイトルは 「中国のロシア専門家は考える：『ロシアはウクライナで確実に負ける』」（2024年4月11日付）。 執筆者は北京大学（その前は復旦大学）の馮玉軍（Feng Yujun）教授。1970年生まれ（私よりも1歳上です…） あとで述べますが、同教授は以前からこうした主張をなさっていたとのことです。 非常に論理明快なので、ぜひオリジナルの記事を読んでいただきたいのですが、ペイウォールで読めない方のためにざっくりした内容を書いておくと、同教授は「4つの要因」がこの戦争の流れに影響をあたえると述べています。 ①ウクライナ人の抵抗と団結の度合い。←現在に至るまで驚異的なレベル。 ②ウクライナへの国際的な支援。←現状ではウクライナの期待に必ずしも添っているとは言えないものの、依然とし
メンバー1人1人のスキルアップを促す「等級（グレード）」と「給与テーブル」｜風音屋（かざねや）
風音屋（@Kazaneya_PR）では、メンバー1人1人のスキル水準をモニタリングし、さらなる成長を促すための仕組みとして「等級（グレード）」を設定しています。プロフェッショナル人材が少しでも正当な評価とフィードバックを受けられるように試行錯誤を経てきました。 採用選考を進める中で「自分の場合はどのくらいのグレードになるのか？」というご質問をいただく機会が多々あります。この記事では、どういった考え方でグレードを設計・運用しているのかを、給与テーブルとセットで解説します。 注意事項クライアントワークを担当するAnalytics部門を想定した内容となっています。Backoffice部門の給与テーブルは試行錯誤中ですが、ベースとなる考え方は同じような形に落ち着くはずです。 人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 すべての人にと
ChatGPTが無反応で困惑な件→対処法｜rorosuke
ChatGPTがウンともスンとも2023年3月8日からだと思いますが、ChatGPTに何を打ち込んでも、まったくの無反応というとんでもない事態になりました。すでにChatGPTなしには成り立たない生活＆仕事だったので、これには途方に暮れてしましました。 とはいえ、数時間待てば解消されるのではないかと思っていましたが、どれだけ待っても改善されませんし、Open AIからの何らかの告知もありません。翌3月9日になっても何も解決しないので本気で対応策を探したところ、Xに情報が載っておりました。 ChatGPT無反応の件、こちら側の環境のせいなのか分かりませんが下記で規定ブラウザでも反応するようになりました ？キャッシュクリア → 無反応のまま 〇続いてCookie削除 → いつも通りに使える様に こちらの環境下での話ですので、直らなかったらすみません。#openai — MON'ks (@Dru
Google Colab で Llama.cpp + Vicuna-v1.5 を試す｜npaka
「Google Colab」で「Llama.cpp + Vicuna-v1.5」を試したのでまとめました。 1. Vicuna-v1.5のGGMLモデル「Vicuna-v1.5」で提供されている「GGML」モデルは、次の4つです。 ・TheBloke/vicuna-7B-v1.5-GGML ・TheBloke/vicuna-7B-v1.5-16K-GGML ・TheBloke/vicuna-13B-v1.5-GGML ・TheBloke/vicuna-13B-v1.5-16K-GGML 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) モデルのダウンロード。 今回は、「vicuna-7b-v1.5.ggmlv3.q4_K_M.bin」を使います。 !wget https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-7B-v1.5-GGML/r
DPO による Llama 2 のファインチューニング｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Fine-tune Llama 2 with DPO 1. はじめに「RLHF」は「GPT-4」「Claude」などのLLMの事実上の最後の学習ステップとなっており、LLM出力の饒舌さや安全さが人間の期待と一致していることを確認します。ただし、RLの複雑さが持ち込まれます。適切な報酬関数を設定し、状態を推定するようにモデルを学習する必要があります。同時に、元のモデルから離れすぎないよう注意する必要があります。このようなプロセスは非常に複雑で、正しく行うのは容易ではありません。 Rafailov、Sharma、Mitchellらによる最近の論文「Direct Preference Optimization」では、既存の手法で使用されているRLベースの目標を、単純なバイナリクロスエントロピー損失を介して直接最適化できる目標に切り替えることを提
llama2のファインチューニング(QLORA)のメモ｜Kan Hatakeyama
2023/11/13追記以下の記事は､Llama2が公開されて数日後に書いた内容です｡ 公開から数ヶ月経った23年11月時点では､諸々の洗練された方法が出てきていますので､そちらも参照されることをおすすめします｡ (以下､元記事です) 話題のLamma2をファインチューニングします｡ QLoRAライブラリを使うパターンと､公式推奨の2つを試しました｡前者が個人的にはオススメです｡ 前提Hugging faceで配布されている公式のモデルが必要です｡以下を参考に､ダウンロードしておきます｡ データセット作成 (7/20 15:20追記 設定ミスってたので修正しました) test.jsonを適当に作ります｡ [ { "input": "", "output": "### Human: 富士山といえば?### Assistant: なすび" }, { "input": "", "output":
Google Colab で Code Llama を試す｜npaka
「Google Colab」で「Code Llama」を試したので、まとめました。 1. Code Llama「Code Llama」は、コードと自然言語の両方からコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMです。研究および商用利用が可能で、無料で利用できます。 2. Code Llamaのモデル「Code Llama」は「Llama 2」ベースで、3種類を3サイズ提供しています。 ・Code Llama : 基本的なコード生成モデル ・CodeLlama-7b-hf ・CodeLlama-13b-hf ・CodeLlama-34b-hf ・Code Llama - Python : Pythonに特化したコード生成モデル ・CodeLlama-7b-Python-hf ・CodeLlama-13b-Python-hf ・CodeLlama-34b-Ptyhon-hf ・Cod
text-generation-webui の 設定項目まとめ｜npaka
1. Text generation タブ「Text generation タブ」は、テキスト生成を行うタブです。 以下の3つのモードがあり、「Inference mode タブ」で切り替えます。 ・chatモード : チャットアプリ風のモード ・notebookモード : Playground風のモード ・defaultモード : 入出力が別れているモード 1-1. chatモード・Input : メッセージ入力 ・Stop : テキスト生成の停止 ・Generate : テキスト生成 ・Continue : テキスト生成の続きの生成 ・Impersonate : なりすまし ・Regenerate : テキスト再生成 ・Remove last : 最後の会話ペアの削除 ・Copy last reply : 最後の返信のコピー (最後の返信→Input) ・Replace last re
text-generation-webui で RinnaのLoRAファインチューニングを試す｜npaka
「text-generation-webui」で「Rinna」のLoRAファインチューニングを試したので、まとめました。 前回 LoRAファインチューニングを試すLoRAファインチューニングの手順は、次のとおりです。 (1) 前々回と同じ手順で、Rinnaと会話できるように設定。 今回は、Rinnaのベースモデル (rinna/japanese-gpt-neox-3.6b) を使いました。 (2) 「Modelタブ」で「load-in-8bit」をチェックして、Rinnaモデルを再読み込み。 (3) 「あかねと〜くデータセット」(dataset_plain.txt) をダウンロードして「training/datasets」フォルダに配置。 今回は、EOSのないプレーンの方を使いました。 (4) 「Training タブ」で「Name」にLoRAモデル名を指定し、「Override Exis
Macなら簡単だったループバック｜おいちゃん
よく「ゲーム配信するならループバックついた機材が必要だ！」と耳にすることもあると思う。理屈で考えると、ゲームの出力をスピーカーじゃなくて他の配信の入力に持ってこないといけないので、現実のワイヤリングを考えると「おっしゃるとおり」なんだけど、なんとなく「これだけ便利になったご時世で解決策がないわけがない！」と思ったので、手元の機材で実験してみた。つまり自分用メモ。 目的 アプリAの音をスピーカーで流しながらアプリBにも流し込む。 Windowsは知らぬ。Mac限定で実験を行う！ これを複雑なことをすることなく実現したい。 今回はGarageBandの音をヘッドフォンで聴きながらもQuickTimeの画面動画収録で音もちゃんと録音することを狙う！ 必要なソフト 仮想サウンドデバイス これだけはどうしても必要になるので今回はblackholeというソフトを使っている。もちろんsoundflowe
僕はどうしてALPS処理水海洋放出を「完全に安全」と言うのだろう｜kikumaco
東電福島第一原発敷地内のタンクに溜めてある「ALPS処理水」の海洋放出がついに始まりました。マスメディア(朝日新聞と毎日新聞がその代表でしょう)や反対派の政治家(社民党・共産党・れいわ新選組に立憲民主の一部)などが相変わらず人々の不安を煽っていますが、なんら危険はないので、粛々と進めることを願っています。福島の完全復興に向けたプロセスのひとつです。 漁連は風評被害を心配しています。それは理解できます。では、その風評は誰が作り出しているのか。煽っているの(いわゆる風評加害者)は上に書いたメディアや政治家です。本来なら科学的に正確な情報で人々の不安を解消するために働くべきメディアや政治家が悪質な放射能デマを振り撒くのは許せません。メディアの中でも読売や産経は風評払拭の方向で頑張っているように思えます。逆に朝日・毎日は処理水放出が悔しくてたまらないようです。SNSではそういった情報に踊らされた「
逮捕された頂き女子「りりちゃん」のマニュアルには何が書かれていたのか｜山野祐介
「頂き女子」を名乗っていた「りりちゃん」が逮捕された、というニュースを見た。リンクは以下。 「頂き女子りり」を逮捕 恋愛感情利用し男性から金をだまし取るマニュアルを販売か 詐欺幇助の疑い 「頂き女子」とは、「男性からお金を頂く女子」という意味で、恐らくりりちゃんの作った造語だと思われる。 パパ活をする女性に、男性から現金をだまし取るためのマニュアルを販売した詐欺ほう助の疑いで逮捕されたようだ……が、正直「逆に今まで捕まってなかったのか」という感想が先に来てしまった。詐欺は立件が難しいから本人は詐欺で捕まらず、マニュアルの販売で逮捕されるというのもすごい話だが。 そういえば、このりりちゃんが販売していたマニュアルを持っていたので、読み返してその辺のことを書こうと思う。ただ、このマニュアルにはいくつかバージョンがあるらしく、俺が持っているこれが逮捕の決め手になったものかどうかは知らない。 記憶
Rubyのyieldって結局何なの？｜よしだ
yield って、いまいち分かりにくいですよね。。 この記事は Ruby の yield に関して、 わからない⇒調べる⇒忘れる⇒調べる⇒忘れる⇒… のエンドレスループから抜け出すために、自分なりにまとめたものです。 ブロックいきなり yield じゃないやん！という感じですが、我慢して見てみてください。 じつは、Ruby のメソッドはすべて「ブロック」を引数にすることができます。 def hogehoge( x ) return x + 2 end p hogehoge( 3 ) p hogehoge( 5 ){ p "foo" }ブロックってのは、{ p "foo" } みたいに "{" と "}" に囲まれたやつね。"do" ～ "end" でもいいみたいだけど。 これを実行すると、 5 7となります。{ p "foo" } はまるっきりシカトです。 (・∀・) …が、以下のようにす
銃に詳しくない人向け図・解説等まとめ｜Doe774
twitterやprivatterに投稿していたものをまとめました 思いついた時に加筆・増補・編集してます 「創作で銃を出したい（出す必要がある）が具体的にどのような銃を出せばいいのか、どう描けばいいか分からない」という層向けに、ひとつの切っ掛けや取っ掛かりになれば、という意図で書いたものです。 性質上、内容が重複したりして少し冗長になっている部分があります。 （また、全ての銃器を網羅することを目的としたものではありません） 創作で銃を出す場合、基本的には一般名詞の「拳銃」とか「ライフル」で充分だと思っていますが、通常はどういうデザインや性能が想定されるのか分かっていたほうが描きやすい場合もあると思うので、適宜調べて下さい ページが重いので、動画埋め込みを削除しリンクにした軽量版を作りました TL;DR向け早見表 通常は、「リボルバー」「拳銃」「ライフル」「マシンガン」「散弾銃」といった一
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
いろいろおかしいマイナンバーカード｜青野慶久
新しく菅内閣が発足してデジタル化推進が叫ばれる中、その中心的政策であり、普及に向けて大量の税金が投入されているマイナンバーカード。でも、いろいろおかしくない？ 「マイナンバー」と「マイナンバーカード」は別物です。マイナンバーは国民の出席番号みたいなもので、ない方が不便だと思います。でも、それを使うために、新しくプラスチックの「物理カード」を「全国民に」発行して持たせる必要がありますか？ しかも、発行や更新の手続きが複雑すぎませんか？ 私の知識不足・勘違いもあるかもしれませんが、おかしいと思うところを列挙してみます。これを機に議論が活性化することを期待しています。 -- ・そもそもマイナンバーカードの目的がよくわからない。身分証明のためなら運転免許証や健康保険証でよくね？行政手続きのためなら普通にID発行してネットでやればよくね？ そもそも何が問題なの？ ・カードに書かれたマイナンバーが漏れ
ChatGPTを使った社内ドキュメントを読み込んで回答できるアシスタントBotを作りました！｜howdy39
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは！STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot（Slack Bot）を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT？STORES
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
サイバー警察に家宅捜索されたときの備え方 ネット時代の警察リスクと対策｜lain
「全く身に覚えのない家宅捜索に入られた」ここ数年、そんな話をよく聞くようになりました。その多くがサイバー犯罪で疑われるケースです。 ネットで世界中が繋がった結果、遠く離れた赤の他人と、何らかの情報が紐付くことが起こり得るようになりました。 その中には当然犯罪者も含まれており、運悪く紐付いたために警察に疑われてしまう人がいるようです。 ネットの普及により、一般市民がとばっちりで警察に目を付けられるリスクは以前にも増して高まっています。 なぜ家宅捜索に入られたのかサイバー警察に誤って家宅捜索された人たちの記事をいくつかご紹介します。 在宅エンジニアが疑われた フリーランスのエンジニアが仕事で不正サイトを調査したところ、アクセス履歴から犯人と間違われた事件です。 真犯人がVPNで身元を隠していたためか、生IPでアクセスした彼が警察に疑われてしまったようです。おそらく警察は、真犯人がヘマして生IP
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