みなさまにとって、「RPGの原体験」はどこにあるだろうか。 『ポケットモンスター』シリーズからRPGに触れた人、『ファイナルファンタジー』シリーズから触れた人、『テイルズ』から、『ペルソナ』から、『原神』から……。 きっと、「思い出のRPG」は人の数だけあるのだろう。 そして、そんな「思い出のRPG」に、『ドラゴンクエスト』を挙げる人は多いのではないだろうか？ スクウェア・エニックス公式サイトより　『ドラゴンクエスト』……まさしく日本のRPGにおける特異点ともいえるタイトルにして、多くの方の「RPGの原体験」として刻み込まれているタイトル。そして、『ドラゴンクエスト』の生みの親でもある堀井雄二氏は、いくつかの作品から影響を受けてこの『ドラゴンクエスト』を作ったとされている。 そのひとつが、『ウィザードリィ』。1981年に発売された3DダンジョンRPGである今作は、後世の『ドラゴンクエスト』

そこで以前、ダズル迷彩やデジタル迷彩という検索ワードのログがあったので、今回はダズル迷彩の描き方を投稿します。

子どもが興味関心を失う大きな原因に「先回り」があるらしい。 自分が子どもの頃、大好きだった図鑑があって、「これ、お父さんが大好きでよく読んでいたんだ」というと、一つも読もうとしなかった。 ところが知人がくれた図鑑は擦り切れるほどに何度も読んで、私にその知識を披露してくれた。 私の勧めた図鑑を手にとろうとしなかったのは、私がその図鑑の内容について詳しいからだろう。ということは、その図鑑から知識を仕入れて親に披露しても、親は「ああ、知ってる知ってる」という反応しかしないだろう、それどころか追加の知識も披露して自慢するだろう、と嫌気がさしたのかも。 「名探偵コナン」が大好きな息子。そこにたびたび三国志エピソードが挟まるのに興味をもち、「三国志読んでみたい」と言い出した。三国志好きな私はそれで嬉しくなってしまい、熱く語ってしまった。そこから息子はマンガ三国志を読まなくなってしまった。私が詳しいこと

前回の記事では、Stable Diffusionモデルを追加学習するためのWebUI環境「kohya_ss」の導入法について解説しました。 今回は、LoRAのしくみを大まかに説明し、その後にkohya_ssを使ったLoRA学習設定について解説していきます。 ※今回の記事は非常に長いです！ この記事では「各設定の意味」のみ解説しています。 「学習画像の用意のしかた」とか「画像にどうキャプションをつけるか」とか「どう学習を実行するか」は解説していません。学習の実行法についてはまた別の記事で解説したいと思います。 LoRAの仕組みを知ろう 「モデル」とは LoRAは小さいニューラルネットを追加する 小さいニューラルネットの構造 LoRA学習対象1：U-Net RoLA学習対象2：テキストエンコーダー kohya_ssを立ち上げてみよう LoRA学習の各設定 LoRA設定のセーブ、ロード Sour

TL;DR ESD の手法で LoRA を学習してみたらそれっぽい感じのことができたよ VRAM 8GB で余裕で学習できるようになったよ (元は20GB要求) LoRA として保存できるようになったので重みの取り回しが良くなったよ マイナス適用によって、概念を削除するだけでなく強調することもできたよ 一度でも画像生成 AI に触ったことがあると、より楽しんで読めると思います。 論文とかどうでもいいから学習方法知りたい！ という方は 実際に学習してみる へどうぞ！ 今回作成したもの コード: モデルなど: 前提 Stable Diffusion とは、Stability AI らが公開したオープンソースの画像生成 AI であり、テキストによる指示で様々な画像を生成することができる。 本来の Stable Diffusion は、実写画像や海外風のイラストを出力することが得意だが、アジア系の

TenstorrentはAIプロセッサーを開発するスタートアップ企業。「生成AIではCPUよりも画像に特化したGPUが使われる。だが、まだ効率化には十分でない。CPUでもGPUでもないハードウエア設計により、米NVIDIA（エヌビディア）の10分の1の消費電力の実現を目指している」とケラー氏は話す。「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer カンファレンス」（2023年6月20日、東京大学で開催）に合わせて来日した（撮影：日経クロステック） ケラー氏は、「伝説」と称される半導体エンジニアである。米アドバンスト・マイクロ・デバイスズ（AMD）や米Apple（アップル）の主力製品において、設計面で大きく貢献した経歴を持つからだ。 例えば、AMDのCPUコア「Zen」やAppleのSoC（System on a Chip）「Aシリーズ」第1弾である「A4」の設計に携わった注1）。

GPT-1は1億1700万個のパラメーターを持つ言語モデルで、GPT-2では15億、GPT-3では1750億とパラメーター数が増加するにつれて言語モデルの性能が上がってきています。しかしパラメーター数が増加するにつれてトレーニングに必要なデータの数やトレーニング中に使用するメモリの量も増加し、トレーニングのコストが大きく増加してしまいます。そんな中、メモリの消費量を激減させつつ少ないデータでトレーニングできる手法「QLoRA」が登場しました。 [2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://arxiv.org/abs/2305.14314 artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://github.com/art

sudo新一.md オレは高校生シェル芸人 sudo 新一。幼馴染で同級生の more 利蘭と遊園地に遊びに行って、黒ずくめの男の怪しげな rm -rf / 現場を目撃した。端末をみるのに夢中になっていた俺は、背後から近づいてきたもう１人の --no-preserve-root オプションに気づかなかった。 俺はその男に毒薬を飲まされ、目が覚めたら・・・ OS のプリインストールから除かれてしまっていた！ 『 sudo がまだ $PATH に残っていると奴らにバレたら、また命を狙われ、他のコマンドにも危害が及ぶ』 上田博士の助言で正体を隠すことにした俺は、 which に名前を聞かれて、とっさに『gnuplot』と名乗り、奴らの情報をつかむために、父親がシェル芸人をやっている蘭の $HOME に転がり込んだ。ところが、このおっちゃん・・・とんだヘボシェル芸人で、見かねた俺はおっちゃんになり

What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? February 14, 2023 It’s Just Adding One Word at a Time That ChatGPT can automatically generate something that reads even superficially like human-written text is remarkable, and unexpected. But how does it do it? And why does it work? My purpose here is to give a rough outline of what’s going on inside ChatGPT—and then to explore why it is that it can d

サイバーエージェントが突如、オープンソースとして無償公開した大規模言語モデル（LLM）｢OpenCALM（オープンカーム）｣が話題を呼んでいる。 国内の大手IT企業が、研究、商用など目的を問わず使用できる大規模言語モデルを公開するのは非常に珍しい試みだからだ。 今、国内の生成AI業界では、日本を軸にした新たな動きが活発化している。 サイバーエージェントと同日の5月17日にrinna社からも独自のLLMがオープンソースで登場したり、22日には東京工業大学と富士通などが2023年度中にスーパーコンピューター｢富岳｣を使い、和製生成AIを開発すると公表した。 なぜサイバーエージェントがLLMを作り、オープンソース化したのか。その狙いをAI事業本部の開発チームに聞いた。 —— 5月17日の発表を見て、少なからず｢なぜサイバーエージェントからLLMを？｣と考えた人もいそうです。大規模言語モデルを自社

DirectML版のオプション＝--autolaunch --no-half --always-batch-cond-uncond --opt-sub-quad-attention DirectML torch2.0.0版のオプション=--autolaunch --opt-sdp-attention --opt-sdp-no-mem-attention --no-half --always-batch-cond-uncond --opt-sub-quad-attention CUDA版のオプション＝--autolaunch --xformers(ただし、あり、無し両方でテストしています。) 面白いのはDirectMLは綺麗に性能順に並んでいるところです。 RX7900XTXがRTX4070Tiに勝っているのは痛快でした。 DirectML版の画像は全てCUDA版とは違った画像だったので(た

私は今も『ガンパレード・マーチ』の企画説明会のことを思い出しては、一人で笑う時があります。社長よりも誰よりも偉そうな芝村が、人の魂をPSの上に出現させると宣言したときの会議場の沈黙と静寂を、私はハッキリと、覚えています。 『電撃ガンパレード・マーチ』 スタッフコメントより 2000年、9月28日。そんな初代プレイステーションの最末期、まさに「人の魂をPSの上に出現させた」タイトルがあった。その名も『高機動幻想 ガンパレード・マーチ』（以下、『ガンパレ』）。 熊本を舞台に、謎の生命体「幻獣」との戦いに動員される学生の姿を描くシミュレーションでありながら、特筆すべきはその「自由度の高さ」。 ものすごく端的に言えば、「生き残りさえすればゲーム中は何をやってもいい」という全く制限を感じさせない自由度の高さに加え、AIによって制御された「人間味のあるNPC」も、その学園生活と独自のゲーム体験を彩る。

なんか学習設定について、よく分からんけどデフォルト！とかよく分からんけどこうしてみたらうまくいった！みたいな感覚で議論されていることが多い気がするので、学習設定についてまとめてみようと思います。機械学習のこと知らん人にも分かるようにするはずの記事でしたが多分そうなってないです。間違いもあると思いますが、私の記事が間違っていたとしても、悪いのは私よりも頭がいい人が分かりやすい説明をしないせいであって私のせいではありません。 機械学習の簡単な説明機械学習が分からない人にも！と思って難しい用語を避けようとしてみましたが、誤差逆伝搬のことをフィードバックって言いかえたところで分かりやすくなっているのでしょうか？　機械学習はモデルの数値を学習データに合うように少しずつ調整していく作業です。なぜ少しずつかというと、機械学習では改善する方向はなんとなくわかるけど、最適な数値の位置は分からないからです。位

ChatGPT人気を追い風に、テック大手によるジェネレーティブAI（生成AI）関連の動きが活発化している。The Informationの報道によると、マイクロソフトは、AI開発に用いるチップを自社で開発しており、今後AI市場での優位性を拡大させる狙いだ。現在テック大手を含め、生成AIの開発・運営ではNVIDIAのGPUに依存する状況となっている。マイクロソフトのAIチップ開発報道を切り口に、AI市場のコスト問題の現状を探ってみたい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドロー