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2024年4月8日のブックマーク (2件)

  • トランスジェンダーになって人生大満足してる人が「トランスジェンダーになりたい少女たち」を読んだ|「性別」破壊党(阿部智恵)

    読みます。 読みました。 あまり意味と意義深く書かれていると思わなかったので雑感の形で。 そもそもあまり意味のあることを書いたでもないと、思った。性別越境行為が一般化していく以上書に出てくるような事例は必然に起こる防ぎようのないものであるし、それを全て防ごうとすることは「真に生得的な苦しみをもつ性別越境者」の人生を妨害することと不可分であり、また自由権としての愚行権の問題なので、基どうしようもない。 思うにより大きな問題は実際に性別越境行為をしたりしようとする人の利害と社会のそれとが激烈に衝突する場面にあって、書が主題とする自傷と愚行としての性別越境行為の是非などは二の次三の次である。(社会実態にそぐわず要らぬ混乱と衝突を招きうる不可解な教育及び制度への問題提起には首肯する) そういう意味で私はこのは特に書くべきことを書いた、言うべきことを言ったであるとは思わない。(上記問題提

    トランスジェンダーになって人生大満足してる人が「トランスジェンダーになりたい少女たち」を読んだ|「性別」破壊党(阿部智恵)
    igrep
    igrep 2024/04/08
  • 大規模言語モデルによるシステム障害の診断技術に関する研究動向

    私の個人ブログにて、クラウドのプラットフォームやクラウド上に展開されるアプリケーションの障害を大規模言語モデル(LLM)を用いて、自動で診断するための技術を提案する最新の研究動向を紹介する次の調査記事を書きました。 ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ(メトリクス、ログ、トレースなど)が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を日常的に使用したり、表題にあるようにSREの

    大規模言語モデルによるシステム障害の診断技術に関する研究動向