100倍速で実用的な文章ベクトルを作れる、日本語 StaticEmbedding モデルを公開 - A Day in the Life
なお、StaticEmbedding 日本語モデル学習などの技術的なことは記事の後半に書いているので、興味がある方はどうぞ。 利用方法 利用は簡単、SentenceTransformer を使っていつもの方法で文章ベクトルを作れます。今回はGPUを使わず、CPUで実行してみましょう。なお SentenceTransformer は 3.3.1 で試しています。 pip install "sentence-transformers>=3.3.1" from sentence_transformers import SentenceTransformer model_name = "hotchpotch/static-embedding-japanese" model = SentenceTransformer(model_name, device="cpu") query = "美味しいラー
LLM APIコストまとめ（2024-12-21更新） - Qiita
OpenAI GPT、o1、Anthropic Claude、Google Gemini、Amazon NovaのAPIコストをまとめました。 不定期に更新します。 2024-12-21 o1-preview-2024-09-12をo1-2024-12-17に差し替え 2024-12-12 Claude 3.5 Haikuの値下げに対応 2024-12-05 Nova Pro、Nova Lite、Nova Microを追加 2024-11-21 gpt-4o-2024-08-06をgpt-4o-2024-11-20に差し替え 2024-11-05 Claude 3.5 Haikuを追加 2024-10-05 Gemini 1.5 Flash-8Bを追加 2024-10-01 Gemini 1.5 Proの値下げに対応 2024-09-14 o1-preview-2024-09-12、o1-
google colabを利用して自前GPUなしでGenesisの強化学習を試す - とととりあえず
目次 目次 初めに 環境 学習（google colab） 学習結果確認（ローカルPC） ・準備 ・コード変更 ・実行 参考 【google colab環境確認】 【参考サイト】 初めに google colab利用の概要 この記事のモチベーションは自前のGPUがなくてもGenesisの強化学習を試したいという一点である。そこでgoogle colabとローカルPC(GPUなし) を併用した強化学習チュートリアルのやり方を紹介する。 google colabで学習(go2_train.py)、ローカルPCで結果確認(go2_eval.py)を行う。 また、以下の理由によってgoogle colab単体で行うのは諦めた。 1. Genesis関係なくgoogle colabには仮想ディスプレイを表示させる機能がない(多分) 2. visualization.pyに沿って動画を出力させようとし
NotebookLMでポッドキャスト生成してMacWhisperで文字起こししながら聴くのが英語のリスニング訓練に良い - laiso
最近「生成AIで英語を効率よく勉強するには」というnote記事で、自分が興味のある題材の教材を手に入れるために生成AIを活用するノウハウが紹介されていた。 note.com これには共感できて、私も「海外ドラマを使って英語学習しよう！」というメソッドに乗って実践しては「ドラマ興味ねぇ〜」と挫折を繰り返すことが多かった（ディズニーの英語と映画アラジンがライブラリに眠っている）。自分の好きなテーマで教材を作ればモチベーションが保ちやすいのはそのとうりだと思う。 私の場合、読み書きよりもリスニングをもっと鍛えたいという気持ちが強い。理由はソフトウェア技術関連の動画やポットキャスト（カンファレンスの録画とかテックインフルエンサーの配信とか）の音声を翻訳を挟まずに理解できるようになりたいから。即時性の高い一次情報が英語かつ音声でしか入手できないことが結構ある。以前感想を書いたOSSのドキュメンタリー
人間には認知できない情報を活用するAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
正月休みに Twitter（現 X）を眺めていると面白いポストを見かけました。 これまで人類は真理とは単純なものであると考えて、 や のような単純な真理を追いかけてきたわけですが、このようなものは実は真理のうちのごく一部であり、人間には理解できないほど複雑な真理もあるのではないかという考え方です。 ❌「AIが人間より質的量的に賢くなったら人間には理解しきれなくなる」 ⭕️「この世界はもともと人間には理解しきれない構造になっていて、AIはそこを扱えるようになる」 みたいな世界観を持っていたほうが良さそうな気がする— すきえんてぃあ@書け (@cicada3301_kig) 2024年12月31日 似た話が 2018 年頃に敵対的摂動の文脈で議論されているのですが、本稿ではそのあたりの話を最近の文脈に絡めてお話します。 目次 目次 AI は人間には認知できない情報を活用できる 微弱な情報を活用
データサイエンス系チートシートを網羅してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - alonlavian/RAGent: When RAG and agents fall in love
unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF · Hugging Face
https://www.mindshare.com/files/ebooks/pci%20express%20system%20architecture.pdf
Code editing leaderboard
第12回 Data-CentricAI勉強会_データ品質向上のために１年間一人で取り組んだアノテーションのリアル | ドクセル
llama: Decouple patching script from submodule by dhiltgen · Pull Request #7139 · ollama/ollama
GitHub - actualize-ae/voice-chat-pdf: Use OpenAI's realtime API for a chatting with your documents
GitHub - openai/openai-realtime-agents: This is a simple demonstration of more advanced, agentic patterns built on top of the Realtime API.
Defios Lab.
ピクページ | 画像を貼るだけで、個人サイトを作ろう！
[輪講] Transformer Layers as Painters![[輪講] Transformer Layers as Painters](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/de6c75e4e169775faaa143a16b4404ba2c1969f9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Faf65631483cd4d3db2c30fde54f4ace6%2Fslide_0.jpg%3F33430245)
VideoLAN / aribb25 · GitLab
GitHub - YuyaAizawa/logichika
GitHub - julesmons/recline: The AI assistant that seamlessly integrates with VSCode to autonomously create, edit, and run terminal commands; redefining how you code.
