今年は大規模言語モデル（LLM）の様々な分野へ導入した論文がトップジャーナルに溢れるようになる元年と言えるかも知れない。一般の方ににとってLLMは、ChatGPTのようなテキストを学習させたモデルを指すのだと思うが、元々ノンリニアーな情報を扱う生物学では、早くから様々な目的でLLMの導入が進んでいる。最も普及しているのが蛋白質の構造予測もでるαフォールドだろう。 過去の経験は未来の予測に重要だが、これまでの予測はデータをなんとか法則に落とし込んで、その法則を未来に適用してきた。これに対しLLMでは、過去のデータを自然にコンテクスト化して、そこから最も確率の高い結果を導き出す。まさに生物情報に合致したモデルと言えるが、これと似ているのが気象現象だ。 本日紹介する論文 今日紹介するGoogleの2つの研究所からの論文は、3700万パラメーターを持つニューラルネットを用いて、地球規模で過去の気象

この記事は「初心者だった時に知りたかったな…」っていう普通のC#入門だと教えてくれないことが書いてあります。 なので入門記事というより、C#初心者にはちょっと難しい内容もあります！ C#の特徴的なところ C#は変化が早い💨 最近は毎年メジャーアップデート 2019: C# 8.0 2020: C# 9.0 2021: C# 10.0 2022: C# 11.0 2023: C# 12.0 新記法、新しい書き方がモリモリ入る しかも新しい書き方の方が便利で性能が良い(ことが多い) 少し前のC#を知ってる人からするともう別物 解説 C#は6.0までゆっくりな変化だったんですが… 7.0から様子が変わって8.0以降は毎年変わるようになりました。 ↓こちらのスライドの7ページから数枚が参考になります！ あんまり変わらないバージョンもありますが、特に大きなところだと, 「null安全」になった　(