2022年6月8日にSSII 2022のチュートリアル講演で使用 2023年2月2日に順天堂大学産学連携講座：AI技術とビジネス活用で使用 2017年に機械翻訳を対象として提案されたTransformerは、従来の畳込みや再帰を排して自己注意機構を活用したニューラルネットワークです。2019年…

埼玉には何があるのか（なにもない） 武蔵野台地を知るため、角川武蔵野ミュージアムへ 武蔵野台地の雑木林の腐葉土を使った三富野菜を食べる。 武蔵野台地一周へ。北端、川越を目指す 武蔵野台地の名物、朴訥だんご 狭山茶のアイスクリームを食べる 台地の北端は東明寺 コンビニの裏に、大きな段差。武蔵野台地のふちを見る。 大小様々な段差 台地で水を獲得するのがいかに困難か。渦を巻くまいまいず井戸 武蔵野台地であるからには、武蔵野うどんを食べずには終われない そして、メリケン武蔵野うどんへ 埼玉には何があるのか（なにもない） 昔、書いた埼玉の起源を探るブログが地味に評判が良かったので、第二回の埼玉探査隊を組織すべく、埼玉某所に友人達を召集した。 埼玉県の”さいたま”の起源を探しに真夜中の埼玉へ - 今夜はいやほい 「埼玉について、またなにか理解を深めていかねばならないと思うんだよ」と僕は言った。 埼玉育

20年間「休み方」について研究している片野秀樹氏の著書『休養学』の刊行記念イベントが透明書店で開催されました。科学的に正しい休養法について、本書の内容に沿ってポイントを紹介しました。本記事では、睡眠の質をアップさせる“メモ活用術”や、正しく休養するためのポイントを語ります。 前回の記事はこちら 一日1時間でも“わがままになれる時間”を取ることは大切 片野秀樹氏（以下、片野）：マイペースとかわがままで言うと……ちょっとここだけのお話なんですが（笑）。過去に、渋谷のスクランブル交差点をジャックできないかなって考えたことがあったんですよ。 長野弘樹氏（以下、長野）：なぜですか？ 片野：あそこの交差点ってマイペースでは歩けないんですよ。他人のペースじゃないとぶつかってしまうんですね。でも、人によってはゆっくりしか歩けない方もいらっしゃいます。高齢者の方、杖をつかれてる方、あるいは妊婦さんが渡れない

最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力

深層モデルのパラメータを一列に並べてベクトルにします。このベクトルは大規模なモデルであれば何十億次元にもなります。一見、意味のない数値の羅列のようですが、このベクトルはベクトルとして深い意味があることが分かってきています。例えば、 と を異なるパラメータベクトルとすると、 や をパラメータとして持つモデルはちゃんと機能します。本稿では、このようなモデルパラメータの算術を用いた手法とその背後にある理論について解説します。 追記： 拙著『深層ニューラルネットワークの高速化』にて本稿の内容を大幅に増補しました。本稿に興味を持った方はこちらも参照いただけると嬉しいです。 深層ニューラルネットワークの高速化 ML Systems 作者:佐藤 竜馬技術評論社Amazon 追記ここまで 目次 目次 モデルスープ タスクベクトル モデルパラメータとニューラルタンジェントカーネル おわりに モデルスープ モ

松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者（特任研究員・特任助教・特任講師） [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア（東京大学学術専門職員） [1] LLMのフルスクラッチ構築（1B〜100B），継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合（LLM Agent） など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら

本資料は，東京大学松尾研究室で開催された強化学習セミナーの講義資料をもとに，講演目的でより初学者向けに内容を調整したものです．特に強化学習で最も基本的かつ最重要手法であるQ学習や，それの深層強化学習版のDQN（Deep Q-Network）を中心に解説しています. 昨今，ChatGPT等の大規模言語モ…

エグゼクティブサマリー 本報告書は、人工知能（AI）技術の研究開発における「第4世代AI」と「信頼されるAI」という二つの潮流を踏まえ、AI技術の社会的価値を高め、日本の国際競争力を強化するための研究開発の戦略提言と、それらに関連の深い研究開発領域の動向をまとめたものである。同様の位置付けの報告書「人工知能研究の新潮流～日本の勝ち筋～」を2年前（2021年6月）に公開したが、その後、基盤モデル・生成AIがブレークし、社会に大きなインパクトを与え、研究開発戦略・政策の検討も活発に行われている。そこで、今回、2年前の報告書をアップデートし、「人工知能研究の新潮流２～基盤モデル・生成AIのインパクト～」と題して公開することにした。本報告書は2部構成をとり、第1部では基盤モデル・生成AIのインパクトを踏まえた研究開発の二つの潮流と戦略提言の内容、第2部ではそれらと関連の深い研究開発領域の動向や国際

「最適化法」第15回(ゲストトーク), 2023年1月20日, 同志社大学.

・NIKKA WILKINSON GIN（47％）……通称「ウィルキンソンジン」 ・BEEFEATER GIN（40％）……通称「ビーフィーター」 ・BOMBAY SAPPHIRE（47度）……通称「ボンベイ」「ボンベイサファイア」 ・GILBEY'S GIN（37%以上38％未満）……通称「ギルビージン」 ・GORDON'S LONDON DRY GIN（43％）……通称「ゴードン」 ・TANQUERAY LONDON DRY GIN（47％以上48%未満）……通称「タンカレー」 ※カッコ内のアルコール度数は瓶の成分表示のまま記載しています。 ※BOMBAY SAPPHIREだけ小瓶なのは、当初できるだけ小さいボトルで揃えようとしたところボンベイ以外全く見つからなかったためです（仕方なく大きいボトルを担いできました）（重かった）。 ※通称は筆者がそう呼んでいるだけのものなので、知らん人の

葬送のフリーレン 異種族レビュアーズ ダンジョン飯 が好きな人におすすめの漫画

はじめに こんにちは、kenです。 GWに「暇だな～～、こんな日はVS Codeの公式ドキュメントを読むか！w」と思って何気なく読んでたらデバッグに関して知らない機能がいくつかあったので、今回はそれをご紹介したいと思います。 おそらく今から紹介する機能はあまり知られてないと思います。もし全部知ってたらVS Code完全理解者なので誇ってください。（！？） 以下に記載する内容はVS Codeの公式ドキュメントのDebuggingという章を参考にしています。 注意 これから紹介する機能は言語によって使えたり、使えなかったりします。 今から紹介する機能のデモはすべてPythonで行おうかと思ったのですが、上記の理由からPythonではサポートされていない機能についてはJavaScriptやC++で代用しました。 デバッグで使える便利な機能 ログポイント機能 行を指定しログポイントを追加すると、そ

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

一番好きな酒を飲むシチュエーションはキッチンで料理しながら飲む酒、将来的には妻と一緒に飲む酒こそが至高と言いたいid:haretarasakeです。誰か結婚してください。 久しぶりの投稿では御座いますが私は日々、相も変わらず酔っ払って料理はしております。先週末は暇だったんで飲みながらつくりおきやってまして、奇跡的に写真撮影にも成功しておりまたので駆け足とはなりますが僭越ながら紹介させていただきます。 ・豆もやしの塩ナムル 豆もやしってなんでこんなに🐴いんですかね。 こいつを2,3分テキトーに 茹でましょう。茹で上がったらザルに揚げ、 塩鶏がらスープニンニクチューブごま油味の素を和えましたら 豆もやしの🐴いやつ完成です。これは近所の焼肉屋の美味いやつを模倣したんですけど中々気に入ってて簡単なんで定期的に作るやつですね。 ・タケノコ土佐煮 春はたけのこ。なんて戯言を清少納言も言うてたとか言

","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

10万国アノニマスさん 幽遊白書 初めて見たAnimeでもあるし 数ヶ月寝たきりだった時に全話見直してさらにもう一度見た

グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元