Swallow – TokyoTech-LLM
Swallow Llama 2の日本語能力を強化した大規模言語モデル (7B, 13B, 70B) です。モデルのパラメータ（重み）が公開されていますので、LLAMA 2 Community Licenseに従う限り、研究や商業利用など自由に利用できます。 View on HuggingFace 大規模言語モデルSwallowは東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルです。英語の言語理解や対話で高い能力を持つ大規模言語モデルLlama 2 7B, 13B, 70Bの日本語能力を拡張するため、研究チームは言語モデルに日本語の文字や単語などの語彙を追加したうえで、新たに開発した日本語データを用いてモデルの構築を継続的に行う継続事前学習を行いました。研究チームで実施した性能評価では、2023年12月現在オープンな
「文章を書ける人」になれば「仕事ができる人」になれる。大切なのは書く以前の “ある意識” - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
noteやSNSやなどで発信力のあるビジネスパーソンに刺激を受け、「自分もそうなりたい」と思ったものの、実際にやってみると「書けない」「そもそも書くことがない」という経験をした人は多いはずです。 そこでアドバイスをお願いしたのは、SHOWROOM株式会社代表・前田裕二氏の著書『メモの魔力』（幻冬舎）など数々のベストセラーに携わってきた編集者でありブックライターの竹村俊助さん。「普段の意識を変えるだけで、いくらでも書くことは見つかる」と言います。 構成／岩川悟 取材・文／清家茂樹 写真／石塚雅人 【プロフィール】 竹村俊助（たけむら・しゅんすけ） 1980年生まれ、岐阜県出身。編集者、株式会社WORDS代表取締役。早稲田大学政治経済学部卒業後、日本実業出版社に入社。書店営業とPRを経験した後、中経出版で編集者としてのキャリアをスタート。その後、星海社、ダイヤモンド社を経て2018年に独立し、
ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
今、ChatGPTの使い方を学ぶのは、効率が悪い？｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
今、ChatGPTの使い方を学ぶのって、効率悪くないですか？ 今のChatGPTが抱えている問題を回避するためのハックをいろいろ覚えても、そんな問題の大半は、今後のバージョンアップでどんどん克服されていっちゃうんじゃないですか？ 初期バージョンの抱えていた問題点の多くが一通り改善した後にChatGPTを使い始めた方が、無駄足を踏まずに、本当に必要なノウハウだけを、効率よく学習できるのでは？ また、今、ChatGPTの使い方のWeb記事を読んで学習しても、そこに書かれているノウハウって玉石混交じゃないですか？ １年後、２年後にその記事を読み返したとき、そこに書かれていることの大半は、重要度の低いことだったり、ピント外れだったり、意味のないことだったり、間違いだったりすることが判明することになったりしないでしょうか？ だって、それらを書いているのは、まだChatGPTの経験が浅く、理解度の低い
ゼロから学ぶ Python
ホーム ホーム 1. Python を始める 2. 基本仕様 3. クラス 4. モジュールとパッケージ 5. ファイル操作 6. 例外 7. ジェネレータ 8. テスト このサイトは Python を学ぶ人向けのオンライン学習サイトです。 対象¶ Python を初めて学ぶ人 プログラム言語を 1 つ以上経験したことのある人 関数やクラス・オブジェクト指向に対する知識をある程度前提にします。 Python の特徴¶ 学習コストが低い 標準ライブラリが非常に豊富 インデントをすることが言語仕様になっている Python のバージョンについて¶ 2.x.x: 2020 年 1 月 1 日でサポート終了 3.x.x: 現行バージョン 2.x.x 系は新規開発では使用すべきではありません。このサイトでは 3.x.x をベースに説明を行います。
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（@f6wbl6）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
SHAPでモデルの予測結果を説明する | CCT-recruit
こんにちは、エンジニアのtetsuです。 どうしてモデルがこのような予測をしたのか、ということを説明することの重要性は近年ますます高まっているように思えます。これには予測結果の解釈をおこなうことで様々な知見を得たいという要求や、ブラックボックスのモデルは信用しづらいというのが理由に挙げられます。 線形回帰や決定木といったモデルは予測結果に対する解釈をすることができますが、単純で表現力が乏しいです。一方でディープラーニングや決定木のアンサンブル学習などの複雑なモデルは表現力が高いですが、人間が解釈しようとするのは困難です。 このような問題を解決するために近年は様々な手法が提案されています。今回はそれらの中の1つであるSHAP（SHapley Additive exPlanations)について簡単にご紹介します。SHAPは日本語だと「シャプ」のような発音のようです。 なお、SHAPについては
【社内資料公開】AWSに関するスキルアップ方法と一度は読むべきブログの紹介 | DevelopersIO
こんにちは、コカコーラ大好きカジです。 はじめに AWSを全く知らない状態で入社して5年が経過、中途採用のAWSエンジニアの育成リーダーを1年間担当しています。 どのように勉強したのかを聞かれる機会が増えました。（優秀な人ばかりなので、すぐ一人前になって行きますが...） 今更ながら、自分がAWSに関するスキルアップために実践したことについてまとめてみました。 どなたかのお役に立てれれば光栄です。 目次 実際に触ってみるためにAWSアカウントを用意して試す AWS Black Belt Online Seminar シリーズを見て学習する 一度は読むべきブログ（私個人の選定） JAWS-UGの勉強会に参加する AWSのRSSフィードを見る SNSの利用してみる AWS資格勉強する 必要に応じてインフラスキルの底上げする 試したらブログでアウトプット まとめ 実際に触ってみるためにAWSアカ
［速報］「Amazon CodeGuru」発表。機械学習したコンピュータが自動でコードレビュー、問題あるコードや実行の遅い部分などを指摘。AWS re:Invent 2019
Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2019」の基調講演で、機械学習を用いて自動的にコンピュータがコードレビューをしてくれる「Amazon CodeGuru」を発表しました。 Amazon CodeGuruのコードレビュー機能は、Amazon自身のこれまでの大量のコードと、GitHubで公開されているポピュラーな1万のオープンソースソフトウェアのコードを基に機械学習のトレーニングを行ったモデルを用いて、対象となるコードを解析。 GitHubやCodeCommitのプルリクエストと連係し、問題があるとされた個所には人間に読める形式でコメントをしてくれるというもの。 並列処理や脆弱性の問題あるコードを指摘 例えばAWSにおけるベストプラクティスのコードから外れているものや、並列処理における問題などの指摘。
ベイズ統計学とは？初心者にもわかりやすく解説 ｜AVILEN
ベイズ統計学とはベイズ統計学とは、ベイズの定理をもとにした統計的な考え方の一種です。 記述統計学・推計統計学とは異なる考え方をします。 ベイズ統計学が注目されている理由ベイズ統計学の基になっているベイズの定理は1700年代から存在していました。古い歴史のあるこの領域が、今再注目されている理由を解説します。 ベイズ統計学の歴史ベイズ統計学は、1700年中頃にトーマズベイズによる、ベイズの定理の発表により、産声をあげました。その後、1800年代後半に再び現在のベイズ統計の考え方の基礎となる考え方をする人々が現れました。 しかし、推計統計学論者のフィッシャーらが、「主観確率を扱うのは科学的でない」とし、ベイズ統計学は闇に葬り去られてしまったのです。 科学的であるかないかは別として、ベイズ統計学は現実に役に立つ学問であるということがが徐々に認められ、1950年代に入り再び研究され注目を浴びるように
ビル・ゲイツが推奨、「賢く学べる」4つの生涯学習サイト | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
ビル・ゲイツは“ハッキング”に関しても多くのことを知っている。特に学ぶことに関する「ハック（難しい問題に対する賢い解決策）」については、いくつかのお気に入りの方法があるという。 オンライン上には、私たちが自分自身のスキルを高め、“知的資本”を増やすために活用できる数多くのリソースある。ゲイツは今年初め、タイム誌への寄稿の中で、自ら活用している4つの生涯学習サイトを紹介した。 1. カーンアカデミー カーンアカデミー（Khan Academy）が提供するのは、誰でも無料で無期限に、世界的レベルの教育を受けることができる機会だ。コースのテーマには、次のようなものがある。 ─数学、科学・工学、コンピューティング、芸術・人文科学、経済・金融、大学・キャリア サル・カーンが創設したこのオンライン教育プラットフォームは短い動画を配信する形で、何千種類もの講座を提供している。 2. Code.org ゲ
大学の学費を12人いる子ども全員が自分で払えるようになった子育て術
ノースロップ・グラマン社で働くフランシス・トンプソンさんは、妻との15年半の結婚生活の間に12人の子どもをもうけました。トンプソンさんは子どもたちのために十分な収入を得ていましたが、妻と話し合った結果、子どもたちに与えないことを決めたとのこと。その結果、12人の子どもたちは、親から学費を援助してもらうことなく大学に入学し、在学中の息子を除いて全員が学位を取得しています。一体どのような子育て術が行われたのでしょうか？ How I made sure all 12 of my kids could pay for college themselves - Quartz http://qz.com/165716/how-i-made-sure-all-12-of-my-kids-could-pay-for-college-themselves/ ◆ルール1：家事 By Alec Couros ト
プリントアウトした方が間違いに気づきやすいワケ - A Successful Failure
2012年09月24日 プリントアウトした方が間違いに気づきやすいワケ Tweet もう随分前の話になるが、モニタ上で見るよりも、紙で確認したほうが間違いに気づきやすいのはなぜかという議論が盛り上がった。 どうして紙にプリントアウトした方が圧倒的に間違いに気付きやすいのか なぜ｢画面｣より｢紙｣のほうが間違いに気づきやすいのか? 考えうる理由についてはおおよそ挙げられているようだ。既出の論点の中では、身体性に関する指摘が重要であるように思われる。身体性とは、認知科学において近年注目されている概念で、身体という物理的存在が周囲の環境とインタラクションすることによって、学習や知識構築を行うことを指す。物理的な紙にプリントアウトされた情報を読むときには、本を持つ、ページをめくる、文字をなぞるなどの物理的なインタラクションを行なっており、ページの厚みや重さといった電子情報には無い要素が間違い発見の
パワーポイントのスライドを使った授業が恐ろしくつまらない理由 | ShareWis Blog（シェアウィズ ブログ）
こんにちは。ShareWisの辻川です。 最近、にわかに学習系のサービスが盛り上がりを見せていますが、僕も学習系サービスの従事者の端くれとして、さまざまなサービスを実際に利用し、どんな特徴があるのかチェックしたりします。 特に動画で学習するタイプのサービスは国内外問わず色々と見てきました。 そんな中、思わず最後まで見入ってしまう動画と、開始１分以内で「もういいや」となってしまう動画があることに気づき、その違いは一体どこから来ているんだろう、と疑問に思うことがありました。 そこで、ふと自分が学生だったとき、どういう授業が面白くて、どういう授業が面白くなかったかを考えてみることにしました。 TEDのようにスラスラ話す＝面白い授業、ではない 高校のときの化学の先生にすごく変わった先生がいました。 その先生は授業中にしょっちゅう「フリーズ」していました。 化学の法則について解説しているとき、練習問
１５秒で訓練なしにできる記憶力を倍増させる方法
繰り返しはあまり役に立たない ものを覚えるのに、今でも頻繁に使われる方法に《繰り返す》というのがある。 これは思ったほど（一般に思われているほど）効果がない。 記憶システムを短期記憶と長期記憶から構成されるものとするレトロな二重貯蔵モデルにおいては，繰り返し唱えたり書きなぐったりして、記憶したい情報を反復することで，短期記憶から情報が失われないようにすると同時にその情報を長期記憶へと転送させるのだと考えられていた。 ところが，情報を単に反復することに時間を費やしても，必ずしもそれが記憶として定着するわけではないことがその後分かってきた。 現在では，こうした《繰り返し》は維持リハーサル maintenance rehearsal(または1次リハーサル primary rehearsal)と呼ばれ，情報を短期記憶に一時的に保持させるに過ぎないと考えられている。 記憶技法はめんどい 情報を長期記
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秀吉 on Twitter: "一橋大学法学部卒業の現役弁護士の先輩と飲んでたんだけど、「勉強するコツは？」と聞いたら「そりゃぁ、受かるわ」と思ってしまった。 まず勉強する順番が違うと。 ①教科書を読む ②問題集を解く ③回答を読む これではダメだし、「教科書は先に絶対読まない」とのこと。なんで？って話。…"
Progate | プログラミングの入門なら基礎から学べるProgate[プロゲート]![Progate | プログラミングの入門なら基礎から学べるProgate[プロゲート]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2ab30e2329cc1549a46525bef7d0686d8dca4b79/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fprog-8.com%2Fimages%2Fogp%2Fdefault.png)
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ネィティブと相互添削で語学学習 | Lang-8