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2023年3月22日のブックマーク (11件)

  • ChatGPTのウソ回答に騙されない方法|ふろむだ@分裂勘違い君劇場

    ChatGPTから効率よく知識を得られた。 と自分では思っていても、それがウソ知識であることは、よくあります。 そこで、なるたけChatGPTのウソに騙されないようにする方法について書きました。 たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58~50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか? ChatGPT(GPT4)の回答は以下の通り: ガリア戦争に従軍したローマ兵は、主にグラディウスと呼ばれる剣を使用していました。グラディウスの刃渡りはおおよそ45センチメートルから60センチメートル(約1

    ChatGPTのウソ回答に騙されない方法|ふろむだ@分裂勘違い君劇場
  • ノア・スミス「カーターとレーガンについてみんなが聞いてた話は間違いだらけだよ」(2023年2月21日)|経済学101

    70年代後半~80年代前半のあんな話こんな話を反駁する元大統領ジミー・カーターがホスピスに入って緩和ケアを受けはじめ,遠からず亡くなると予想されている.そこで今日公開する予定だった記事を急遽変更して,カーター(とレーガン)について2021年に書いた記事を再掲する.カーターはぼくが生まれる前に大統領だった人物だけど,「彼が大統領だった時期がいかにひどくて,レーガンによって国の方向がどう修正されたか」っていうすごく明快な物語を聞かさながら,ぼくは育った.で,大人になってからわかったのが,その物語が現実とかけ離れてるってことだった.というか,1970年代の課題の多くは――高インフレ,強すぎる規制,ソビエト連邦の復活といった課題は――カーターによって解決の端緒が開かれている.その一方で,レーガンがとったアプローチは,Uターンというよりもそれまでの継続という性格が強い.この記事を読んで70年代~80

    ノア・スミス「カーターとレーガンについてみんなが聞いてた話は間違いだらけだよ」(2023年2月21日)|経済学101
  • 「僕からは1個だけ…」声出しは大谷翔平!!「憧れるのを、やめましょう」さあ世界一へ - スポニチ Sponichi Annex 野球

    「僕からは1個だけ…」声出しは大谷翔平!!「憧れるのを、やめましょう」さあ世界一へ

    「僕からは1個だけ…」声出しは大谷翔平!!「憧れるのを、やめましょう」さあ世界一へ - スポニチ Sponichi Annex 野球
  • 野球ってルール理解してないと見ても楽しめないスポーツだと思うんだけど..

    野球ってルール理解してないと見ても楽しめないスポーツだと思うんだけどみんなどこで野球覚えるんだ

    野球ってルール理解してないと見ても楽しめないスポーツだと思うんだけど..
  • WBC日本 3大会ぶり優勝【速報中】MVP大谷翔平 9回締め勝利 | NHK

    野球のWBC=ワールド・ベースボール・クラシックは21日、アメリカ・フロリダ州の「ローンデポ・パーク」で日アメリカの決勝が行われ、日が3対2で勝って3大会ぶり3回目の優勝を果たしました。 また今大会のMVP=最優秀選手には日の大谷翔平選手が選ばれました。日からMVPが選ばれるのは、第1回と第2回大会で選出された松坂大輔さん以来となります。さらに大会のベストナインにあたる「オールWBCチーム」には大谷選手と吉田正尚選手の2人が選ばれました。 ※記事の後半では試合の詳しい経過も掲載しています。 【勝利投手】今永昇太(1勝0敗 防3.00) 【セーブ】大谷翔平(2勝0敗1S 防1.86) 【敗戦投手】ケリー(0勝1敗 防8.31) 【塁打】村上(1号)岡(2号)ターナー(5号)シュワーバー(2号) 2回にソロホームランで先制された日はそのウラ、準決勝でサヨナラ勝ちに貢献した先頭の

    WBC日本 3大会ぶり優勝【速報中】MVP大谷翔平 9回締め勝利 | NHK
  • GPTの仕組みと限界についての考察(1) - conceptualization

    GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 記事は、GPT(を支えるTransformerという仕組み)をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 (1)大まかな背景と概要:記事 (2)GPTの能力と可能性:実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 (3)GPTの限界と未来展望:Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い: トークン長とは何か? まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個(850GBの容量をう)でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

    GPTの仕組みと限界についての考察(1) - conceptualization
  • 『竹の上に1000℃の鉄球置いてみた』すぐ燃えるかと思いきや…な結末になった理由考察「燃えると爆発」

    大阪染織機械株式会社【公式】 @osakasenshoku エキスパンダーロールの設計・修理・製造をしております。創業1951年🇯🇵4代目アトツギ(社長)で別名鉄球おじさんがつぶやいております😄 Webメディア多数掲載中✨TV番組多数出演✨SNS総再生回数3億回突破!Instagram企業アカウントリール動画再生回数国内No.1🏆 #鉄球おじさん osm.co.jp

    『竹の上に1000℃の鉄球置いてみた』すぐ燃えるかと思いきや…な結末になった理由考察「燃えると爆発」
  • 量的な概念をちゃんと認識しようぜ(参考文献追記)

    anond:20230321094940 量的な概念をちゃんと認識しようぜ。 合計特殊出生率は、20年で30%以上低下してるが、夫婦の完結出生児数は、1割程度しか低下してないんだよ。 下がっていると行っても全然程度が違う。 では、合計特殊出生率と連動するように下がっている統計というと、婚姻率になる。これが概ね20ポイント以上低下している。 これと夫婦の完結出生次数が掛け算すると、ほぼ合計特殊出生率になる訳だ。 問題の解決に必要なコストは、100%に近づければ近づけるほど、指数関数的に増大する事が知られている。なので、パレート図というものを用いて、特に理想から乖離している差が大きいところ、影響が大きいところから重点的に対応する事が、よりよい問題解決に繋がるとされる。 今のところ、分析として影響が大きいのは 非婚化による婚姻率の低下(経済的理由が主)結婚年齢の高齢化による出産人数の低下経済的理

    量的な概念をちゃんと認識しようぜ(参考文献追記)
  • 俺も京大生だし没落したから気持ちはわかる。

    https://anond.hatelabo.jp/20230321131216 非常に共感性の高い増田だったから俺の話もしようと思う。 まあ、学歴仕事の能力が関係ないというのはごくごく当たり前の話だ。 『ガラスの天井』ならぬ『ガラスの床』が高学歴にはある。 俺達は学歴競争というトーナメントにおいて勝ち上がってしまった以上、ある程度の能力があるものと見なされちまうんだな。 (メリトクラシー(能力主義)批判を齧ったことがある人間なら、ポール・ローゼンバウムとかいうオッサンの言説を聞いたことがあると思う) 社会の評価主義が間違ってようが何だろうが、職業遂行能力があろうがなかろうが、俺達はレッテルと一緒に社会に放り出されるから世の中はクソだよな。 俺も事実としてコミュ障だった。 京大に入ると何か、サークルの奴らが勧誘ロードを作ってるじゃん。アレがもう嫌だった。 この列にトレーラーか何かが突っ込

    俺も京大生だし没落したから気持ちはわかる。
  • 没落した京大生の話を聞いてほしい

    かつては大学生だった。今から約20年前のことだ。地元の公立高校で必死に勉強して、勉強して、勉強して、青春のすべてを犠牲にして京都大学法学部に合格した。一浪だった。いわゆるイカ京みたいな京大生がたくさんいる中で、自分もその1人から脱出しようと頑張ってみたが、結局だめだった。 40歳が間近になった今では、没落というか、いや元々高い位置にはいなかったのだが……今は、普通に非正規労働者をやっている。契約社員みたいな仕事に就くこともあるが、あまり続かない。1年くらいで辞めることが多い。結局、学歴って大したことはないんだよなぁ、と実社会で働くようになった今では感じる。 これから、大学時代の話をさせてほしい。暗い話になる。みんなジメジメした話は嫌いだろう。だから、すぐに終わらすよ。頑張って五千字以内に収める。リアル一人称が僕なので、以降は僕でいくことにする。 入学式を終えて大学生になった僕は、どこかのマ

    没落した京大生の話を聞いてほしい
  • GPT-4が労働市場に与える影響と各職種のリスク評価──OpenAIの研究者が論文発表

    大規模言語モデル(LLM)の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT:LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。 調査の結果、米国の労働力の約80%が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10%に影響を受ける可能性があり、約19%の労働者は仕事の50%に影響を受ける可能性があることが示されたという。 ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。 調査は、学習達成度を表を用いて測定するルーブリック評価によって、職業別の人間の専門知識とGPT-4を使った場合を比較した。 方法は、1016の職業について、職業ごとに測定す

    GPT-4が労働市場に与える影響と各職種のリスク評価──OpenAIの研究者が論文発表