前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この３つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには

またなんか大規模言語モデルが公開されてましたね。 ということで、Cerebrasが公開したモデルを動かしてみます。日本語が通る感じ。 商用利用可能というライセンスなども含めて、一番使いやすい気がします。 https://huggingface.co/cerebras ここでいろいろやってるようだけど、モデルを動かすスクリプトはありません。 https://github.com/Cerebras/modelzoo なので、自分でモデルを動かすコードを書くということになるけど、VTS-Techさんがgistで公開しているスクリプトを使わせてもらいます。 https://gist.github.com/Veritas83/bb858a2039fe84cd35af4064c0aa44d8 -mでモデルサイズ、-cでコマンドラインモード、-pでプロンプトを指定します。 >python VTSTech

ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の

某所でオブジェクト指向についていろいろ書いたのでまとめておく。 問題意識としては初学者がなにかというと「オブジェクト指向できるようになりたい」のようなことを言うけどそこまでの優先順位でがんばるものではないんでは、というところです。 まず前提として、オブジェクト指向は1980-2000年くらいに流行って発達したものの、それ以降は時代にあわせた進歩はしていない20年以上前の技術ってのがあります。 そのころは今だとCPUのキャッシュにも満たないようなメモリをやりくりしてプログラムを書く必要があったので、オブジェクト指向はメモリ上のデータをコピーすることなくうまく使いまわせるようなプログラム技術になっています。 そしてオブジェクト指向にはそこから目だった更新はなく、タイトルに書いたように、カメラがやっとついたくらいのガラケーのような古い技術という感じがします。 オブジェクト指向について、アプリケー