百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
スーパーで買ってきたブリ刺身を5分締めるだけ「シメブリ」強めの脂と酢のさっぱり感で酒がすすむ【魚屋三代目】 - メシ通 | ホットペッパーグルメ
こんにちは！ 鮮魚魚武の三代目、料理家の魚屋三代目です。 家で手軽に魚を食べたい、そんなときにおすすめの刺身を使ったレシピ。 www.hotpepper.jp www.hotpepper.jp 今回は、強めの脂のブリ刺身をもうひと味美味しく食べる「シメブリ」を作ります。 スーパーで買ってきたパック入りのブリの刺身を、家にある酢でパパッと締めるだけ。ブリの脂とうま味、そしてお酢のコクとさっぱり感がいいバランスで、酒の肴に、ご飯のおかずにぴったりですよ。ブリの脂は美味しいけどちょっと強くてくどく感じることもある……。そんな方もぜひお試しください。 それと、今回は酢で締めた魚介と相性がいい、甘めのしょうゆだれ「甘醤油」の作り方もご紹介します。 魚屋三代目の「シメブリ」 【材料】1～2人前 ブリの刺身 7～8切れ（あれば厚切りより薄く切ってあるのがおすすめ） 酢 大さじ2 大根のツマや大葉（刺身パ
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