世の中には「隣人に手を貸さない（相手が利する行為はしない）」層が一定数いるが、これに対しある作家が言った「ロウソクの火」のたとえが秀逸だった
岸野雄一 @KishinoYUICHI 勉強家(スタディスト)・公界往来人 東京藝術大学大学院映像研究科アニメーション専攻 、京都精華大学メディア表現学部・非常勤講師。美学校音楽学科・主任。第19回文化庁メディア芸術祭エンターテインメント部門大賞受賞。ヒゲの未亡人、ワッツタワーズ、スペースポンチ、流浪のDJ。実際に会って話をした人のみフォローしてます。 outonedisc.com 岸野雄一 @KishinoYUICHI 小学校の時に、班グループに分かれて自由研究をしていて、隣の班に辞書を貸そうとしたら、「貸しちゃダメ！隣の班の方が良くなっちゃうよ！」と、同じ班の子にキツく止められたことがあった。クラス全体の研究レベルが上がるのは良いことだと思うのだが。近しい事がその後の人生でも度々起こった。続↓ pic.twitter.com/M98aWT1gEL
超重要な基盤技術「Attention」、Transformerがなぜ画期的なのかを知る
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 実は、エンコーダーとデコーダーに用いられている「RNN」（Recurrent Neural Network）には、欠点があります。それは、長い文章が苦手だということです。 なぜ苦手かというと、以下の2つのポイントからそのように言えます。 （1）RNNでは、翻訳元文章全体の特徴を記憶できるサイズが固定されている。そのため、文章が長くなり単語の数が増えるほど、エンコーダーにおいて、文章の前の方で出現した単語の意味が薄まってしまう。 （2）RNNでは、単語を1つずつニューラルネットワークで処理する。そのため、単語の数が多くなればなるほど処理時間がかかってしまう。 ですので、RNNが持つこうした欠点を解消するための仕組み
エナドリを｢1日1リットル｣飲んだ私に起きた異変
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