2023年11月24日のブックマーク (6件)

  • 大規模言語モデル(LLM)をLoRAで強化する際に役立つ情報を研究者が公開

    LoRAは画像生成モデルや大規模言語モデル(LLM)に追加の情報を学習させてモデルを微調整できる仕組みです。LoRAを用いてLLMを強化する際に役立つ情報をAI研究者のセバスチャン・ラシュカ氏が解説しています。 Practical Tips for Finetuning LLMs Using LoRA (Low-Rank Adaptation) https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms ◆LoRAの効果には一貫性がある Metaが開発したLLM「Llama 2」をLoRAで強化した際のベンチマーク結果を示した表が以下。「LoRA defaul 1」「LoRA defaul 2」「LoRA defaul 3」はそれぞれ異なるタイミングで作成されたLoRAモデルですが、ベンチマークスコア

    大規模言語モデル(LLM)をLoRAで強化する際に役立つ情報を研究者が公開
  • Java/Scalaの最新版Webアプリケーションフレームワーク「Play Framework 3.0」正式リリース。Akkaに代わりApache Pekkoを採用

    Java/Scalaの最新版Webアプリケーションフレームワーク「Play Framework 3.0」正式リリース。Akkaに代わりApache Pekkoを採用 Play Framework開発チームは、JavaScalaに対応したWebアプリケーションフレームワークの最新版となる「Play Framework 3.0」の正式リリースを発表しました。 Houston, Play developers here. The eagle has landed! Play 2.9 (https://t.co/ars6Le2VUw) and 3.0 (https://t.co/Eus82EOS9c) are available now! To everyone out there helping and sponsoring: You are the best! THANK YOU SO MU

    Java/Scalaの最新版Webアプリケーションフレームワーク「Play Framework 3.0」正式リリース。Akkaに代わりApache Pekkoを採用
    forest1040
    forest1040 2023/11/24
    Pekko
  • F# 8 のリリースで F# が最強の言語になってしまった件 - Qiita

    おはようございます. 遅ればせながら,11/14/2023 の .NET 8 のリリースの内容を確認し,コードジェネレータの新しい最適化機構(PGO)のデフォルト有効化や AI/LLM のアプリケーションへの統合,各フレームワークのアップデートや,C# の方ではコレクション記法の統合など様々なトピックがある中で,付随してリリースされた F# 8 についても新機能をチェックしてみました. ヤバすぎました. 私は涙しました.これまであらゆる F#er が望んでも得られなかったものがそこにはありました.F# という言語がこれまでの不満点を一気に払拭し,至高の領域に到達しようというヤバみを感じるリリースだったので,今回は以下のブログポストに記載されている新機能から個人的に凄いと思ったものを抜粋して解説します. 11/24/2023 一部サンプルコードのミスを修正しました. F# および F# 8

    F# 8 のリリースで F# が最強の言語になってしまった件 - Qiita
  • 「Paper Interpreter」を使って論文を読もう!|Daichi Konno / 紺野 大地

    (2024年5月25日追記) ChatGPT有料ユーザー限定だったPaper Interpreterが、遂に無料ユーザーに開放されました!🎉 GPT-4oになり、回答速度や精度も明らかに向上しています。 これまでPaper Interpreterを使ったことがなかった人も、ぜひ一度使ってみてください😊 【論文解説AI"Paper Interpreter"無料公開!🎉】 ChatGPT有料ユーザー限定だったPaper Interpreterが、遂に無料ユーザーに開放されました!🎉 GPT-4oになり、回答速度や精度も明らかに向上しています(添付動画)。 ぜひ一度試してみてください!😊https://t.co/LOU2eDiNKW https://t.co/czMDJ0nsW3 pic.twitter.com/ISRlhVsRfh — Daichi Konno / 紺野 大地 (@_

    「Paper Interpreter」を使って論文を読もう!|Daichi Konno / 紺野 大地
  • 10年かけてカナダでソフトウェアエンジニアになるまでの道のり - As a Futurist...

    修士課程を退学した15年前に、僕は全く実現可能性を考えずに”30歳までにアメリカの大学院に留学”という目標を立てました。 もう一度大学院に行きたい、行くなら世界トップのアメリカがいいだろう、そんな程度の認識でした。 ただ、これはどちらかといえば無理やりひねり出した30歳まで生きる理由であって、そこまで強い意志があったわけではありません。 しかし、おかげで何とか30歳を超え40歳目前まで生き延びることはでき、気が付けばアメリカではなくカナダで永住権を取って暮らしています。 大学院留学は引き続き他のハードルが高くて達成できる気はしませんが、15年前に目標を立てた時点では認識できていなかった 「海外移住する」という難儀を10年ほどかけて乗り越えることはできました。 けれど、そういえば事の顛末を一つにまとめたことが無かったなと気づいたので、僕のキャリア10年+αを振り返って記事にしてみました。

    10年かけてカナダでソフトウェアエンジニアになるまでの道のり - As a Futurist...
  • xlsxファイルにSQLを実行するxlsxsql - Qiita

    xlsxファイルに対してSQLを実できるxlsxsqlというツールを作りました。 GitHubのxlsxsqlからダウンロードできます。 これは何? xlsxsqlは、xlsxファイルに対してSQLを実行するツールです。 また、CSV,LTSV,JSON,YAMLといったファイルに対してSQLを実行することもでき、その結果をxlsxファイルに出力することもできます。 trdsqlにxlsxファイルの読み書き機能を追加したものになります。 使い方 単純にファイルをテーブルとして指定できます。 -oまたは-outオプションは出力ファイル形式を指定します。 CSV, LTSV, JSON, JSONL, YAML, TBLN, AT, MD等が指定できます。

    xlsxファイルにSQLを実行するxlsxsql - Qiita