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2023年5月23日のブックマーク (4件)

  • “おじさん構文LINE”遣隋使に皇帝が怒りの無言退会 虚構新聞版『歴史の教科書』話題に、誕生の経緯を聞いた

    虚構新聞出版が制作中の非公認教科書が話題です。新たな視点で歴史を解釈し、学びやすいかもしれない工夫を凝らした内容に、約4万6000件のいいねが集まっています。 虚構新聞版「遣隋使の手紙」 虚構新聞は、「実際にありそうで実は存在しない」をテーマにニュースを更新するサイト。しかし虚構新聞出版(@kyoko_pub)では、歴史の教科書の内容に沿った非公認教科書を当に制作中です。 Twitterで話題になったのは、「虚構新聞出版『遣隋使』資料」です。「遣隋使の手紙」をLINEグループ風に表現し「日没する(日没絵文字)処の天子にメッセージを送るネ!!(キス絵文字)」「ナンチャッテ(汗絵文字)」と“おじさん構文”化。これを見た隋の皇帝が、無言でグループを退出することで怒りを表現しています。 歴史上の遣隋使の手紙は、国交を結ぼうとした聖徳太子が隋の皇帝に手紙を送ったというものですが、日と隋が対等であ

    “おじさん構文LINE”遣隋使に皇帝が怒りの無言退会 虚構新聞版『歴史の教科書』話題に、誕生の経緯を聞いた
    gfx
    gfx 2023/05/23
    "教科書の本文も「神仏習合」に「フュージョン」のルビを当てるなど、今の言葉に置き換えて分かりやすくしています" / 分かりやすいか?w
  • スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠における大規模言語モデル分散並列学習手法の開発について : 富士通

    PRESS RELEASE 2023年5月22日 東京工業大学 東北大学 富士通株式会社 理化学研究所 スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠における大規模言語モデル分散並列学習手法の開発について 国立大学法人東京工業大学(注1)(以下、東京工業大学)、国立大学法人東北大学(注2)(以下、東北大学)、富士通株式会社(注3)(以下、富士通)、国立研究開発法人理化学研究所(注4)(以下、理化学研究所)は、「富岳」政策対応枠において、スーパーコンピュータ「富岳」を活用した大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)(注5)の分散並列学習手法の研究開発を2023年5月から実施します。 大規模言語モデルは、ChatGPT(注6)をはじめとする生成AIの中核として使用されている深層学習のAIモデルであり、4者は今後今回の研究開発の成果物を公開することで、アカデミアや企業が幅広

    スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠における大規模言語モデル分散並列学習手法の開発について : 富士通
    gfx
    gfx 2023/05/23
    “「富岳」政策対応枠において、スーパーコンピュータ「富岳」を活用した大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)の分散並列学習手法の研究開発を2023年5月から実施します” / 👏
  • Rubyとnamespaceと拡張ライブラリについて - なるせにっき

    2020年代はモノリスの時代 ここ10年ほど流行っていたマイクロサービスについての理解が深まり、その限界が広く知られるようになってきた。ShopifyのModular Monolithについての記事などは代表例だろう。並行して必要性が叫ばれるようになってきたのがnamespaceだ。RubyKaigi 2023ではshioyamaさんがMultiverse Rubyと題して発表をしていたし、その後tagomorisさんも記事を書いている Rubyでは以前からnamespaceへの議論が行われてはいたのだが、Ruby 2.0の頃の議論では主にMonkey Patchingによる副作用を局所化するためのものだった。当時の議論とはライブラリ読み込みの局所化という課題が挙がっている点が異なっており、それに伴い技術的な困難も異なる。上述の記事でもそれらの多くは整理されているのだが、この記事ではまだ議

    Rubyとnamespaceと拡張ライブラリについて - なるせにっき
    gfx
    gfx 2023/05/23
  • LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;

    LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察(2.1) - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co

    LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
    gfx
    gfx 2023/05/23
    "完走したことにより、「ディープラーニングは魔法のように見えてしまう」から「詳細は分からないけどなんとなくやっていることの方向性は分かる」くらいにはなれたかなと思う"