「主語を抜き、理由を省き、具体例を考えない”言語化をサボる人”は信用しない方がいい」…生産的な議論ができないし、コミュニケーションコストが高い
マグ @OnebookofMAG 10代の頃に教わった「主語を抜き、理由を省き、具体例を考えない”言語化をサボる人”は信用しない方がいい」という言葉、そっくりそのまま私の信念に変えて大事にしている。こういう人と仕事をすると「生産的な議論」ができない。「話せばわかる」が成立しない。何より、コミュニケーションコストが高い マグ @OnebookofMAG ちなみに「言語化をサボる人」は、テキストコミュニケーションで顕著にでる。SlackやLINE然り、プライベート感は行間の想像を楽しむコミュニケーションでいいけど、ビジネス面では「察して」は独りよがりかつ、わがままの押し付け。文章を書くのは大変だけど、行間を正しく読むのはもっと大変。 x.com/OnebookofMAG/s… マグ @OnebookofMAG 令和の”人当たりの良さ/コミュニケーションの上手さ”は、電話口や対面で出るものではな
4月に発表した「言語化筋トレ」のスライドが、おかげさまでご好評をいただいています。 ※ 「言語化筋」「言語化筋トレ」は造語です。以下、「言語化力」「言語火力トレーニング」と読み替えてお楽しみください:) EMOasisというEM向けのイベントで、 ビジネスインパクトを最大化するためにEMが磨くとよいスキルは「翻訳」 そのためには「言語化筋」を鍛えるべし というような話をしました。ただ、「言語化筋」はマネージャーに限らずみんなの役に立つものなんじゃないかと思っている今日このごろでして、補足のようなエントリを書くことにしてみました。 「言語化筋」が大事なワケ私たちは日頃から言語を介してコミュニケーションしているので、自分のこと、周りのことをなんとな〜くわかった気になっているものです。でも改めて、例えば以下のような質問を受けたとき、サラッと答えられる人はそう多くないのかも、とも思います。 今の仕
GPT-4やLlama、Claudeといった大規模言語モデルは、2017年にGoogleの研究者が発表した「Transformer」というフレームワークの上に構築されています。このTransformerをベースにしたAIモデルがどのように機能するのかを視覚化したツール「Transformer Explainer」が、ジョージア工科大学のPolo Club of Data Scienceによって公開されています。 Transformer Explainer https://poloclub.github.io/transformer-explainer/ Transformer Explainerの見方は、以下のムービーを見ると一発でわかります。 Transformer Explainer: Learn How LLM Transformer Models Work - YouTube Tr
🎮 ゲームプログラミングを始めよう！🎮 プログラミング未経験でもゲーム開発未経験でも大丈夫！オカンにも分かるように徹底的に噛み砕いて易しく解説！ 環境構築がお手軽で、非常にシンプル、かつ高性能なGoとEbitengineで、ゲーム開発のすべてを学びましょう！ 【現在、日々更新中です！2024年末までの完成を目指しています！】
アセンブリ言語（NASM）で FizzBuzz を書く
はじめに こんにちは！めもりーです。 最近 PHP で OS を作ったり，CPU エミュレータを作る機会が多く，何かとアセンブリに触れてきました。 FizzBuzz といえばプログラミング言語を学ぶにあたって，欠かせない一つのアルゴリズムです。 PHP で書くととても簡単に以下のように表現できます: <?php for ($i = 1; $i < 100; $i++) { if (($i % 15) === 0) { echo "FizzBuzz\n"; } else if (($i % 5) === 0) { echo "Buzz\n"; } else if (($i % 3) === 0) { echo "Fizz\n"; } else { echo "{$i}\n"; } } とても簡単ですね。しかし，アセンブリになるとどうなるでしょうか。相当に難易度が上がります。 アセンブリをやる
Metaの大規模言語モデル「Llama 3.1」をファインチューニングしたAIモデル「Hermes 3」がリリースされる
Metaが2024年7月23日にリリースした大規模言語モデル「Llama 3.1」を微調整したAIモデル「Hermes 3」が、2024年8月15日にAI開発企業の「Nous Research」からリリースされました。Nous Researchによると、Hermes 3はLlama 3.1よりも高度な推論や戦略的計画、意志決定に優れたプロフェッショナルな用途に適しているとのことです。 Hermes 3 - NOUS RESEARCH https://nousresearch.com/hermes3/ Unveiling Hermes 3: The First Full-Parameter Fine-Tuned Llama 3.1 405B Model is on Lambda’s Cloud https://lambdalabs.com/blog/unveiling-hermes-3-th
“2万単語”を一発生成する言語AI「LongWriter」、論文執筆や査読など科学研究全般を自動化する「The AI Scientist」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
この1週間の気になる生成AI技術をピックアップして解説する「生成AIウィークリー」（第60回）では、2万語を一度に出力するモデル「LongWriter」、Googleの画像生成AI「Imagen 3」、そして科学研究を支援する「The AI Scientist」と「OpenResearcher」などを取り上げます。
遅い時間に失礼します。 読んでくださりありがとうございます。 本日もお疲れ様でした🙂 今回は、スティーブン・ピンカー氏の著書、椋田直子氏 訳、NHKブックスより出版「言語を生み出す本能（上）」の感想を書かせて頂きます。 記事タイトルは、[Ⅱ]からそのまま引用しました。 私が印象に残った一文は 二つの山系をなだらかな台地がつなぎ、肥沃な谷が台地のそこここに延びている。この高地に四万年このかた外界から遮断され、石器時代そのままの暮らしをする人々がたくさん住んでいた。 という部分ですね。 1930年5月26日に人が住めるはずがないと思われていた高地に暮らす人々が発見されたそうなので、驚くべき事です。 1900年代に、石器時代の暮らしをしている人々がいたとは⋯人間恐るべし🤔 人間の持っている能力は、まだ未知なる領域が多分にあるのかもしれませんね。 この本は1ページあたりの文字数がぎっしりで、更
2024年9月4日紙版発売 山田育矢 監修／著，鈴木正敏，西川荘介，藤井一喜，山田康輔，李凌寒 著 B5変形判／232ページ 定価3,300円（本体3,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-14393-0 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle honto この本の概要 「大規模言語モデル入門」の続編です。「大規模言語モデル入門」は理論と実装のバランスをとって構成しましたが，本書では実装部分で扱い切れなかった話題を取り上げ，特に大規模言語モデルの評価と生成LLMに関連する解説を充実させます。「大規模言語モデル入門」の9章に続き，10章から始まります。 10章では，後続する章で行う言語モデルの評価方法について解説します。自動評価と人手評価の2つの側面から，ベンチマーク，評価指標，具体的な評価
Go言語で構築するクリーンアーキテクチャ設計 「Go言語で構築するクリーンアーキテクチャ設計」発行主旨・内容紹介 「Go言語で構築するクリーンアーキテクチャ設計」目次 「Go言語で構築するクリーンアーキテクチャ設計」Amazonでの購入はこちら 「Go言語で構築するクリーンアーキテクチャ設計」楽天市場での購入はこちら※電子書籍版です Go言語で構築するクリーンアーキテクチャ設計 インプレスグループでIT関連メディア事業を展開するインプレスは、技術書典や技術書同人誌博覧会をはじめとした各種即売会や勉強会・LT会などで頒布された技術同人誌を底本とした商業書籍を刊行し、技術同人誌の普及と発展に貢献することを目指し最新の知見を発信する技術の泉シリーズ2024年7月の新刊として上田裕耀氏、菅間伶史氏、ギュウ氏著書による、クリーンアーキテクチャの概念をGo言語で実践するためのノウハウを提供した一冊「G
Wasm版PostgreSQLに生成AIを組み合わせた「Postgres.new」無料公開。自然言語でクエリ、エンベディングの作成、CSVからテーブル自動生成など
Wasm版PostgreSQLに生成AIを組み合わせた「Postgres.new」無料公開。自然言語でクエリ、エンベディングの作成、CSVからテーブル自動生成など PostgreSQLをベースにしたBaaS（Backend as a Service）の「Supabase」を開発し提供しているSupabase社は、WebAssembly版PostgreSQLである「PGlite」と生成AIを組み合わせ、Webブラウザ上でPostgreSQLを自然言語で操作できる「Postgres.new」を無料で公開しました。 参考：WebAssemblyとしてPostgreSQLをビルドした「PGlite」公開。Node.jsやブラウザ上でPostgreSQLを実行、DBの永続化も可能 Postgres.newはWebブラウザ上でWebAssembly版のPostgreSQLである「PGlite」を簡単に
はじめに 合宿？形式の夏期講座 授業と参加者 形態論初級（伊藤たかね） 生成文法中級（酒井弘） 形式意味論（郡司隆男） 日本語文法上級（金水敏） そのほかの授業 そのほかの時間 生成文法の補講（岸本秀樹） 研究発表（希望者） 休憩中など おわりに はじめに 日本言語学会の夏期講座2024の締め切りが8月19日（月）まで延長されたというお知らせを見て、覚えているうちに自分が参加した思い出を書いておこうかなと思いました。もしかしたら参加を迷っている方の参考になることがあるかもしれません。 日本言語学会夏期講座2024 ただ、私が参加したのは20年以上前の1度だけですし、運営として夏期講座に関わったこともありませんので、それほど強くおすすめできる自信があるわけではありません。 前も1度この夏期講座の郡司隆男氏の授業について簡単な記事を書いたことがあります。 【思い出】ロバと例文と夏期講座 - 誰
どのプログラミング言語を学ぶべきかというテーマは、初心者にとって悩ましい問題だ。一方、プログラミングの経験を持つ人でも、新たな学びを得るために知らない言語を学習することがある。
$ echo ' func add(a, b) { return a + b; } func main() { call add(1, 2); } ' | gawk -f mrcl_lexer.awk | gawk -f mrcl_parser.awk | gawk -f mrcl_codegen.awk # ↓アセンブリが出力される call main exit label add push bp mov bp sp mov reg_a [bp:2] push reg_a mov reg_a [bp:3] push reg_a pop reg_b pop reg_a add reg_a reg_b mov sp bp pop bp ret mov sp bp pop bp ret label main push bp mov bp sp mov reg_a 2 push reg_a mo
自然言語処理ライブラリspacyは、Pythonで高速かつ使いやすい言語処理を実現します。本記事では、spacyの概要から実践的な活用法まで、サンプルコードを交えながら詳しく解説します。自然言語処理の可能性を広げるspacyの魅力を、ぜひ体感してください。 spacyの特徴と自然言語処理ライブラリとしての位置づけ spacyのインストール方法と基本的な使い方 日本語テキストの前処理と言語解析の流れ テキスト分類、感情分析、キーワード抽出など実践的なユースケース 大規模言語モデル（BERT、GPTなど）とspacyを組み合わせた高度な活用法 spacyとは何か？自然言語処理ライブラリの概要と特徴 spacyの位置づけ – 自然言語処理ライブラリの中での立ち位置 spacyは、Pythonで実装された最先端の自然言語処理ライブラリです。他のライブラリと比べると、処理速度と使いやすさに重点を置い
こんにちは、スクーティーという会社の代表をやっているかけやと申します。 弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。 さて、2024年6月21日にAnthropic社から衝撃の発表がありました。最新の言語モデル、Claude 3.5 Sonnetです。ベンチマーク評価結果が業界トップと言うこともありますが、Artifactsという機能があまりにインパクトが大きく、Xのタイムラインを埋め尽くしました。 しかし思い出してください。たった１ヶ月前に、OpenAI社がGPT-4oを発表し、衝撃を与えたばかりです。その衝撃度は、今回のClaude 3.5 Sonnetと甲乙つけがたいです。 そこでこの記事では、私の独断と偏見で決めた方法で、
Rubyはシェルスクリプトに最適な言語 | ソフトアンテナ
日本生まれのプログラミング言語「Ruby」。 Webフレームワーク「Ruby on Rails」のプログラミング言語として人気を集めていますが、元々はPerlを置き換える事が出来る「グルー言語」としても注目を集めていました。 今回、開発者のLucas Seiki Oshiro氏は、シェルスクリプト作成用のプログラミング言語としても優れているRubyの特徴を、ブログ記事「Ruby: a great language for shell scripts!」で紹介しています。 この記事によると、Rubyの優れた特徴の1つはバッククォートを使って他のコマンドを簡単に呼び出し、その結果を格納できる点にあります。また実行結果を、$?で簡単にコマンドの終了ステータスを取得できるのも便利な機能だとされています。 `ls` my_date=`date` `true` puts $? # 0 `false`
論文を全文全訳してみたシリーズ① 『記号推論タスク（数字、絵文字、化学式の理解など）にLLMが取り組む際に、記号を自然言語に変換することで精度が上がる』｜ひろ吉🎨プロンプトデザイナー
論文を全文全訳してみたシリーズ① 『記号推論タスク（数字、絵文字、化学式の理解など）にLLMが取り組む際に、記号を自然言語に変換することで精度が上がる』 # 英語論文/書籍の日本語翻訳フレームワークプロンプト このフレームワークプロンプトは、英語で書かれた論文や書籍を日本語に翻訳する際の詳細な手順とプロセスを提供します。言語モデルが正確に翻訳作業を行えるよう、前提条件、変数、交絡因子、例外処理の方法も明記されています。 ## 前提条件 - 英語の論文/書籍のプレーンテキストデータが入力として与えられる - 言語モデルは英語と日本語に精通し、翻訳の基本的な原則と技術に関する知識を有している - 言語モデルは論文/書籍の分野に関する基礎知識を有している ## プロセス 1. 文脈の理解 2. 専門用語の取り扱い 3. 言語の構造と表現の調整 4. 重要ポイントの強調と補足説明 5. 推敲とチェ
《日経Robotics》自動運転AIに大規模言語モデル 公道を走行 判断根拠を自ら説明、1600億円調達の英Wayve
2024年、英国ロンドンの街をこれまでにないタイプの斬新な自動運転車が走行した（図1）。なんと、このクルマを運転するのは「大規模言語モデル」なのだ。 様々なモジュールを組み合わせて作られていた既存の自動運転AIと異なり、言葉を紡ぐために生まれた大規模言語モデルが、カメラや各種センサから周囲の状況を判断解釈し、適切なアクセルとステアリング量を生成・出力している。いわゆるマルチモーダル型の大規模言語モデルだ。 現在、ロボットの領域では、大規模言語モデルにロボットの行動指令値を直接生成させる取り組みが米Google（グーグル）などを中心に進んでいるが、そうした流れが、今度は自動運転の領域に波及した形だ。
複数の言語を習得する際に共通して活発に働く脳の領域を特定したと、東京大などのチームが英科学誌「サイエンティフィックリポーツ」に発表した。これまで学んできた言語のリスニング能力が高い人ほど、新しい言語の音声を聞いている際にこの領域が活発化し、文法の理解が早かった。チームは「言語を学ぶ上では、まず音から入るのが基本だと裏付けられた」と指摘する。母語や第2言語を学ぶ際に働く脳の領域は特定されていた
Go言語のログに関するベストプラクティス
log/slogを使う log/slogは構造化ログを提供し、ログへのレベル設定やKey-Valueの追加を行えます。 Go1.20以前では、logによる非構造化ログしかなく、構造化ログを使うにはgithub.com/uber-go/zapなどを使うしかありませんでした。そのため非標準パッケージ側が構造化ログに対応するため、一貫性のないInterfaceがいくつも作られたことで開発上のコストになっていました。 標準パッケージであるlog/slogを使う文化が浸透すれば、外部パッケージへ特にロガーを渡すことなく一貫したログ構造で出力できるようになるでしょう。 適切なレベルを使う log/slogは4つのレベル（DEBUG,INFO,WARN,ERROR）を提供しています。以下の指針で使い分けます。 DEBUG: 普段の本番運用時には出力せず、障害調査時に必要になりそうなものを記録します。 I
`; $el.appendChild(tooltipEl); } $el.querySelector('.tooltip').style.display = 'inline-block'; } }, hideTooltip($el) { if($el.querySelector('.tooltip')) { $el.querySelector('.tooltip').style.display = 'none'; } }, toggleTooltip($el) { if($el.querySelector('.tooltip')) { if($el.querySelector('.tooltip').style.display === 'none') { $el.querySelector('.tooltip').style.display = 'inline-block'; } else
SPIの非言語公式一覧！40種類の公式丸暗記で例題解きながら解説
この記事ではSPI非言語の公式を一覧にしてまとめてみます。 とりあえずSPIの非言語は難しいわけですが公式を丸暗記するだけで、点数が飛躍的に上昇していくので公式覚えるゲームです。 これ覚えてないと丸腰で挑む羽目になるので、非言語は最初に公式覚えちゃった方が楽ですよ。 ここではSPI非言語の主要問題を解くのに武器になる公式を一覧にしてみました。 ちなみにLognaviを使うと本番さながらに時間制限ありでSPIの非言語の模試が解けます。 問題数も豊富で、高得点かどうかの判断ができるので使わないのは損です。 しかもここの問題は本番にもよく出ると評判です。公式を使って練習できます。 ※アプリなのでスマホからリンク飛ぶと登録しやすいです。 公式サイト：Lognavi
原文はこちらです↓（新しい版ですが） Munday, Jeremy. Introducing translation studies: Theories and applications. Routledge, 2016. 翻訳とは何か翻訳とは一体何か、厳密に考えてみるとかなり難しい問題で、人によっては、言語を使うこと自体が「頭の中にある非言語の世界を翻訳しているから翻訳だ」と言っている人もいるようです（詳しくはこちら）。 また、一口に「翻訳」といっても、翻訳という分野一般を指す場合や、訳出されたテキスト、翻訳プロセスを指す場合など様々な意味があります。 ヤーコブソンの3種類の翻訳翻訳について定義するときに、よく引用されるのはロシア系アメリカ人の言語学者のRoman Jakobson（ヤーコブソン）です。 ヤーコブソンは1959年の “On linguistic aspects of tr
サムスン、スマホ首位固め 生成AI×折りたたみ式 仕事メール自動作成・16言語通訳 革新性で中国勢に対抗 - 日本経済新聞
【ソウル=松浦奈美】韓国サムスン電子がスマートフォン事業の再成長にのろしを上げた。10日発表の折りたたみ式スマホは生成AI（人工知能）を初めて搭載した。スマホ市場では米アップルや中国勢との競争が激化する。新製品でAIを活用した多彩な利用シーンを提案し、首位固めを狙う。「サムスンの革新により生産性を劇的に向上させる。折りたたみAIスマホが個々のニーズを満たす」。10日にパリで開かれた「ギャラクシ
多言語サイトの「表示言語切り替え」の実装方法は？実装のポイントも｜Webサイト制作 / CMS・MAツール｜LeadGrid（リードグリッド）
多言語サイトの「表示言語切り替え」の実装方法は？実装のポイントも｜Webサイト制作 / CMS・MAツール｜LeadGrid（リードグリッド）
『ぺんぎん( o￣▽)o＜※ on X: "これはマジ。昔、情報系、言語学、哲学、その他社会科学で共同研究やってて、哲学の人が「でもそれってただの作業ですよね？」みたいなこと言って場が凍り付いたことがあった…。 https://t.co/p3Ti3C7HBU"』へのコメント
学び ぺんぎん( o￣▽)o＜※ on X: "これはマジ。昔、情報系、言語学、哲学、その他社会科学で共同研究やってて、哲学の人が「でもそれってただの作業ですよね？」みたいなこと言って場が凍り付いたことがあった…。 https://t.co/p3Ti3C7HBU"
大規模言語モデルの仕組みをざっくり理解する｜Non
大規模言語モデル Large Language Model 英語名の頭文字をとって、LLMとも呼ばれています ChatGPTの登場以降、よく聞くようになりましたね。 というのも、ChatGPTの優れた性能の裏に、 この大規模言語モデルがあるからです。 それでは、大規模言語モデルとは一体何者なんでしょうか？ 数回に分けて、解説してきたいと思います。 第1回目は、 大規模言語モデルの仕組みをざっくり理解するです。 高校生にも理解できるように、 なるべく分かりやすく解説していきます。 だいたい分かればいいやという方々は、この回だけでいいかもしれません。 大規模言語モデルとは「大規模な」「言語モデル」当たり前のことのようですが、 このように分けて考えると理解が進みます。 その名の通り、大規模言語モデルとは 言語モデルを大規模化したものなのです。 言語モデルとは何か？ なぜ、大規模化するのか？ をそ
はじめに 普段は記述的な記事ばかり書くのですが、今回はちょっと面白みのある記事を書いてみたいなと思い 「そーだ！プログラミング言語を僕の好きな車に例えてみよう！」 とさっき思いついてこの記事を投稿しました。笑 僕もそこまで車に詳しくないのですが、あまり車に詳しくない方達にも伝わるように例えていこうと思います。 ※100%偏見と独断で例えているのでその辺はご了承ください。 それではさっそく Python ランボルギーニ これはあくまで私の偏見なのですが Q. 「何のプログラミング言語が好きですか？」 A. 「Pythonです！」 と答える雰囲気と Q. 「何の車が好きですか？」 A. 「ランボルギーニです！」 と答える雰囲気が似ているなと思ったからです笑 なんかどちらの答えも在り来たりだなーと思ってしまう私がどこかにいます。 (※大事なことなので何度も言いますが決してpythonを得意とする
大規模言語モデル(LLM)とはこれまでAI分野の知識にあまり触れたことがない方が大雑把にChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)について短時間でイメージをつかめるように簡潔な説明を用意しました。大規模言語モデルを「大規模」「言語」「モデル」とそれぞれ分解して説明することで、LLMにはどのような特徴があり従来のAIとはどのような違いがあるのかについて説明してきます。 1. わざわざ「大規模」という名前がついている理由なにが大規模かというと、それはデータ量です。AIを作るためには大量のデータが必要です。そして、データの量を増やせば増やすほどにAIの性能は高まります。ただし”一般的な”AIの場合ですとデータ量を増やすことで高められる性能には限界があります。つまり、はじめはデータを100増やすと性能が100上がったとしても次第にデータを10
PHPのbcryptハッシュ値が他の言語で検証できない
例えば、passwordという文字列を入力すると$2b$08$0olY8.pa56LJzxuwPJ1HWuXyb4Zy0rTi/TV2e367LjlTb0iZYR3Aeという結果が得られます。 $2b$08$0olY8.pa56LJzxuwPJ1HWuXyb4Zy0rTi/TV2e367LjlTb0iZYR3Ae | | | | | | | hash-value = Xyb4Zy0rTi/TV2e367LjlTb0iZYR3Ae | | | | | salt = 0olY8.pa56LJzxuwPJ1HWu | | | cost-factor => 8 = 2^8 rounds | hash-algorithm identifier => 2b = BCrypt 詳しく見ていきましょう。 ハッシュアルゴリズム（バージョン） 先頭の$2b$の部分はハッシュアルゴリズムを表しています。2がつい
『「主語を抜き、理由を省き、具体例を考えない”言語化をサボる人”は信用しない方がいい」…生産的な議論ができないし、コミュニケーションコストが高い』へのコメント
学び 「主語を抜き、理由を省き、具体例を考えない”言語化をサボる人”は信用しない方がいい」…生産的な議論ができないし、コミュニケーションコストが高い
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会員登録（無料）／ログイン ITキャパチャージを利用するには、キーマンズネットへの会員登録（無料）またはログインが必要です。また、キーマンズポイントがたまり、抽選で賞品が当たるプログラムに参加できます。 過去の問題に挑戦 解説提供元：オラクルユニバーシティ ORACLE MASTER資格は、取得者のべ23万人*を突破し(*2013年1月現在)、各種メディアの調査でも、客観的な指標として常に高い評価を受けています。BRONZE、SILVER、GOLD、PLATINUMを段階的に取得することができます。 ITキャパチャージで出題する問題および解答は、資格ダッシュ、オラクルユニバーシティ、ITコーディネータ協会、情報戦略モデル研究所（ISMリサーチ）、ITC-METRO、I＆Iファーム東京、特定非営利活動法人 ITC愛媛、TAC株式会社各社が主催するIT資格検定問題、過去問題、模擬問題および解答
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「語学」を勉強するのが好きだという、こまきときこさん。英語にとどまらず、ドイツ語や人工言語のひとつでもあるエスペラント語など、多言語を学ぶことが「趣味」になっているんだとか。仕事の昼休みには、お弁当を食べながらラジオ講座を聞くのも楽しみのひとつなのだそう。 「語学を通して『ここではないどこか』にゆるく繋がっている感じが気に入っている」と語るこまきさん。学びを長く続けるために、「絶対にがんばらない勉強」を掲げているというこまきさんの日常からは、楽しく語学学習を続けられるヒントがいくつも見つけられそうです。 語学の魅力にどっぷりはまったこまきさんの、日々の暮らしをお送りします。 ※本記事はこまきときこ著の書籍『つれづれ語学日記』から一部抜粋・編集しました
LLM（大規模言語モデル）を使ったマーケティングリサーチ論文のエッセンスと実装上の工夫｜Yohei@Ph.D. in Business
こんにちは、ウィスコンシン大学マディソン校PhD課程の西村です。先日、以下のようなツイートをしたら、幸運なことに多くの方から反響をいただきました。ありがとうございます。 人生初の論文が、Journal of Marketing にアクセプトされました、わーいhttps://t.co/OcveN2vMrL 定性、定量のマーケティングリサーチに大規模言語モデル使ってみると、RAGとかをいい感じに用いれば、結構筋がいい結果を出してくれるよ、という内容です！ — Yohei Nishimura (@YorkNishimura1) August 10, 2024 学術界以外にも、マーケター、PdM、そしてエンジニアの方も多くいいねやリツイートをしてくれました。ありがとうございます。 ツイート内のリンク先は学術雑誌であるため、大学などの研究機関に所属するか、お金を払って購入しないと読めません。さらに、
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エンジニアこそ「言語化筋」を鍛えよう、というお話｜ar_tama
大規模言語モデルの仕組みが目で見てわかる「Transformer Explainer」
【連載中】Go言語とEbitengineによる ゼロから始めるゲームプログラミング
岸馬きらく on X: "@MangaMoguraRE 著者です。 このヒロインですが、アマゾンの先住民で第二言語がポルトガル語という設定になってます。 ラティーナは、AIに「南米の女性の名前で代表的なものを教えてください」と言ったら、出てきた候補の中かから選びました。 まさか、ラテン系の女性そのものを表す言葉だったとは……"
限界助教|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請 on X: "話題のAI Scientistすごいですね‼️ GithubのレポジトリをGeminiに読んでもらって全体の流れ解説と論文作成に必要なpromptを抽出してもらいました👇 大規模言語モデル(LLM)を活用して研究のアイデア生成から論文執筆、そして論文のレビューまで、研究プロセス全体を自動化に挑戦しています"
書籍：言語を生み出す本能（上）より「ヒトのあるところ、必ず複雑な文法あり」 - ぼったくりに負けない
ぺんぎん( o￣▽)o＜※ on X: "これはマジ。昔、情報系、言語学、哲学、その他社会科学で共同研究やってて、哲学の人が「でもそれってただの作業ですよね？」みたいなこと言って場が凍り付いたことがあった…。 https://t.co/p3Ti3C7HBU"
大規模言語モデル入門Ⅱ〜生成型LLMの実装と評価
クリーンアーキテクチャの概念をGo言語で実践するためのノウハウ提供本 - mojiru【もじをもじる】
言語学会夏期講座の思い出（2002年、長野県白樺湖） - 誰がログ
プログラミング言語が自然言語化 開発よりも意思疎通が重要に
AWK（gawk）でシンプルな自作言語のコンパイラを書いた
【初心者向け】サンプルコードで徹底解説！最新版spacyによる自然言語処理入門
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多言語習得「音から」が基本 脳領域、東大など特定 複数言語学ぶと効果蓄積 - 日本経済新聞
#041 “言語”オタク・水野さんに“沼”ろう【四人目：水野太貴氏】 - どうせ死ぬ三人
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