1 日に 1 ターンしか行動できない方、いませんか?私です。というか、私でした。 例えば、 その日美容院に行く予定があったら、美容院に行く以外のことは何も手につかない午後から人に会う予定があったので午前のうちに作業をしようと思ったが、結局何もできず時間を無駄にしてしまった午前中だけバイトのシフトが入っていて午後は時間があったはずなのに、気づいたら特に何もせず 1 日が終わっていたなど。 自分がまさにこれだったのですが、「理論的には自由に使える時間はたっぷりあったはずなのに、何もできていない」ということに強烈な無力感を覚え、悲しい気持ちになりがちでした。 しかし最近になってこれを解消する方法を見つけたので、私以外の誰かの役に立つかもしれないと思い、メモしておきます。 結論、 「複数の行動をチャンク化する」 ことが、1 日1ターン現象を回避することにつながるのではないかと感じています。 言い換
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「nosh」というサービスがある。 いわゆる「宅配弁当」のサービスであり、冷凍された弁当が定期的に届く今流行りのシステムである。 ネット上の広告ではこれでもかと「定期的にご飯が届くなんて素晴らしい!」「チンするだけで美味しいお弁当が食べられて最高!」などというプロモーションが打たれているので、誰でも一度は見たことがあるのではないだろうか。だが、個人的にあのPR漫画はほぼ嘘じゃないかと思っている。 私はnoshを2年使い続ける中で、もはや「戦争」とも言えるほどの食で食を洗う戦いを繰り広げてきた。チンするだけで美味しい弁当が食べられる。まぁ、嘘ではない。健康にいい食事が定期的に届く。あながち嘘ではない。ただしこれは、「noshを使いこなすことができれば」の話である。 人は、noshで失敗すると心が死ぬ。 これは、私がnoshと繰り広げた「戦い」の歴史。PRでもなんでもなく、2年間に渡ってひたす
はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何?という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション(ReLUとか通した後)、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる
はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう!』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章
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