学生起業で絶対に失敗しない方法｜shi3z
iUの中村伊知哉先生が、「うちの学生の目標は起業率100%だが大半が就職してしまった」と嘆いていらしたので、「学生起業は基本的に失敗しないように教育することができる」という話をして、「そんな方法があるなら教えてくれ」と言われたのだがしばらく書くのを忘れていた。今日は暑くて出かけたくないので書く。 学生起業すべき理由大学の授業は大半が意義がよくわからない。なんのために学ぶのか、それが社会でなんの役に立つのかわからない。当たり前である。社会に出たことがないんだから。だから僕は、18歳で(起業に限らず)働いて、20歳くらいで大学に入学するのをお勧めする。授業の有り難みがまるで違う。二浪してる人なんか沢山いるし。 ただまあ、18歳で働き口を探すのも大変だという話はあるだろうから、親の脛を齧れる学生時代に起業しておくことを強くお勧めする。 なぜ学生起業を勧めるか? 1.社会の仕組みに触れることができ
AIを学ぶのに必要な最低限の数学の知識は5つだけ!｜shi3z
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
完全フリーで3GBのVRAMでも超高速に動く14B大規模言語モデルRWKVを試す｜shi3z
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
コンピュータは難しすぎる｜shi3z｜note
コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全
なぜ三角関数擁護派は三角関数の実用例をすぐに思いつかないのか｜shi3z
昨日は月に一度のラジオのレギュラー放送で、テーマは「シン・ウルトラマンと量子力学と三角関数」だった。 シン・ウルトラマンはシン・ゴジラよりも現代物理学の用語が散りばめられていて、メジャーなフィクションの世界に初めてモダンな宇宙論が導入された作品として意義深い。 ネタバレになるので詳しくは語らないが、既に公開されている情報としては、Hey!Say!JUMPの有岡くん扮する滝くんの職業は「非粒子物理学者」であるとされる。 非粒子物理学は、2007年に生まれた非常に新しい理論物理学の一つで、なぜ「シン・ウルトラマン」の禍特対に非粒子物理学者がいるのかといえば、非粒子物理学が扱う対象が、質量がほぼゼロであり、扱う対象の大きさ(スケール)を変えても性質が変化しない物質がありうるだろうという予測から生まれている。まだそのような非粒子は発見されていないが、「スケールを変えても性質が変化しない非粒子の予測
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
