Chrome 83 ベータ版: XSS からの保護、フォーム コントロールの改善、安全な CORS など
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Rによる統計入門
はじめに このページでは R を用いた統計分析の基本を解説しています。 目次 RとRStudioの導入 Google ColaboratoryでR言語を使う Rのデータ構造 データセットの作成と加工 その他のRの概念 図の作成 基本的な統計分析 回帰分析 因子分析 テスト課題 画面上部の左端のアイコンを押すか、キーボードの S キーを押すとメニューの表示・非表示を切り替えることができます。
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この記事は GMOアドマーケティングAdvent Calendar 2022 20日目の記事です。 みなさんこんにちは、GMOアドマーケティングのM.Hです。 今回はXAIの一つである「SHAP」というライブラリについて、自然言語処理向けの機械学習モデルの観点から書いていこうと思います。 はじめに 昨今ではもはや聞き馴染みとなった「機械学習」や「AI」ですが、そのモデルはコンピューティングシステムの計算能力の向上と共に加速度的な速さで複雑化してきています。もちろんそのようなモデルを使ってビジネスに貢献ができれば嬉しいのですが、モデルの中身に関してはブラックボックス化されていることがほとんどで、「何が要因となってこの結果がもたらされたのか？」という部分はなおざりになりがちです。 機械学習のビジネス利用が当たり前に行われるようになった今日では、こういった原因や要因に関して人間がわかる形で示そう
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SIMD およびマルチスレッド処理で TensorFlow.js WebAssembly バックエンドを高速化する
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アルゴリズムトレード入門 ~ python で自動取引を始めてみる ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
はじめに こんにちは、次世代システム研究室のT.I.です。 みなさま、本日もお仕事お疲れ様です。今回は楽して儲けたい(?)というテーマで株式や為替などの自動取引について紹介したいと思います。過去にも同様のテーマでのブログはありますが、いったん初心にかえって１から入門編として始めたいと思います。AIで自動取引というと小難しい数学を駆使して応用すると思われるかもしれませんが、実は簡単な計算の組み合わせだけで出来るので実際に手を動かして感覚を掴んでいただければと思います。 Pythonでゼロ(?)から始める自動取引 データ収集 まず、最初にデータを準備する必要があります。為替レートや株価などは様々なsiteで公開されていますが、一旦 download したり、少々手間ですよね。python library の１つである、pandas_datareader を利用すると、簡単に様々なデータソースか
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こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は大規模言語モデルをシングルGPUで動かせるという噂のFlexGenについて使ってみて紹介したいと思います。 FlexGenとは FlexGenは、大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）をシングルGPU（例えば、16GBのT4や24GBのRTX3090）で実行可能な高スループットな生成エンジンです。 以下がGitHubになります。 FlexGenは、Meta社が開発したOPT（Open Pre-trained Transformer）を動かすことができ、実際にAIアシスタントと会話することができます。 参考までにOPTに関する論文は以下です。 使用環境 Google ColaboratoryのPro環境を使います。モデルのアーキテクチャによって動作させるスペック
React と Web Components で Google Pay の統合が簡単になりました
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前回の続き 教科書通りでもつまらないのでここから一気に路線変更しました！ ColaboratoryにSelenium導入 下記を参考に設定。 やったことはひたすら記事通り・・・ 先駆者の方ありがとうございます！！ ログイン処理してログイン後の情報を取得する 無事にSeleniumを導入できたので、実際に動かしてみる。。 お題は弊社のワーカーサイトにIDとパスワードを入力し、ログインボタンを押す。遷移後のおすすすめの店舗に出てくる4店舗を出力するというもの。 手順 Chromeなどで対象URLを開発者モードで開く 入力フォームにあるidを取得する ID、パスワード、ログインボタン分確認しておく Pythonにドライバーの設定をしておき、対象URLを開く ID、パスワードに入力をする ログインボタンを押す 開発者モードで遷移後の画面に表示されるおすすめ店舗のclass名を取得する 店舗名のテキ
中国製画像生成AI「ERNIE-ViLG」でブラウザからイラストを簡単に作れる「GUI Tool ERNIE-ViLG version」をGoogle Colabにインストールして動かす方法まとめ
中国のBaidu(百度)が開発した画像生成AIが「ERNIE-ViLG」です。ERNIE-ViLGは100億以上のパラメータースケールを持ち、1億4500万種類以上の画像とテキストで構成された大規模なデータセットでトレーニングされており、特に萌え系の二次元イラストの生成に強いといわれています。そんなERNIE-ViLGを、ブラウザ上でPythonを記述・実行してGoogleのGPUに無料でアクセスできるサービス・Google Colaboratory(Google Colab)で動かすためのノートブックを、エンジニアのからあげさんがGitHubに公開していたので実際に使ってみました。 stable-diffusion-colab-tools/003_stable_diffusion_gui_ERNIE_ViLG.ipynb at main · karaage0703/stable-diff
チャットAIの開発入門書「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門」、ボーンデジタルが発売
ボーンデジタルがチャットAIを開発するための入門書「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門」を発売 チャットAIの仕組みから独自システムへの組み込み方まで解説 サンプルのほとんどは「Google Colaboratory」で実行できる ボーンデジタルは2023年7月2日、チャットAIの開発入門書「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門」を発売しました。今回発売されたものは書籍版で、PDF版は6月23日にすでに発売されています。 ★緊急先行発売★ PDFダウンロード版 OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門https://t.co/Leg747E4nV 6/23～6/30まで1週間限定で「5章 LlamaIndex」の全文PDFを公
大規模日本語ビジネスニュースコーパスを学習したELMo（MeCab利用）モデルの利用方法と精度比較検証 - Qiita
こんにちは、ストックマークの kaerururu (@kaeru_nantoka) です。 今回は、 1 ) 弊社の森長がビジネスドメインのニュース記事で学習し、先日ご紹介した 事前学習済みELMo を Google Colaboratory 上で動かす方法のご紹介 2 ) 単語単位埋め込みモデルと文字単位・単語単位埋め込みモデル、両モデルの精度比較検証 について書いていきます。 精度比較検証のソースコードは私の GitHub リポジトリ に置いておりますので、よろしければご覧ください。 目次 ELMo とは ELMo を Google Colaboratory で使う 単語単位埋め込みモデルと文字単位・単語単位埋め込みモデル、両モデルの精度比較検証 まとめ 1. ELMo とは 森長の こちらの記事 をご参照ください。 2. ELMo を Google Colaboratory で使う
Google Colaboratory Pro／Pro＋が2022年9月29日からクレジット制に移行、計算量上限が透明化＆追加購入が可能に
Google Colaboratory(Google Colab)は、Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているサービスで、ローカルにインストールすることなくPythonや機械学習の環境を構築できます。このGoogle Colabの有料版であるGoogle Colab Pro／Pro＋におけるGPUの使用量がクレジット制に移行するというメールが運営から送られてきたと、ソーシャルニュースサイトのHacker Newsに投稿されて話題となっています。 Google Colab Pro is switching to compute credits | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=32656200 機械学習や深層学習の演算にはGPUが使われますが、Google Colabでは基本無料でGPUを使った計算が可能です。ただ
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[Keras/LSTM FCN]AI好きギタリストが音声からギターを推定するモデルを作った話 - Qiita
この記事は SoftBank AI部 Advent Calendar 2019 の1日目の記事です。トップバッター頑張ります👀 ※ SoftBank AI部 Advent Calendar 2019 第二弾 も出ました！ スーパー内定者のコミさん！素敵な企画有難うございます。 はじめに エレキギターの種類 エレキギターには結構いろんな種類があるんですが、ざっくりと「シングルコイル勢」「ハムバッカー勢」の２派閥に分けることができます。 シングルコイル・ハムバッカーというのは「ピックアップ」の種類のことです。 エレキギターの弦の振動を電気信号に変えるマイクのような装置で、具体的には 左のようなピックアップがシングルコイル 右のようなピックアップがハムバッカーです。 どこかで見たことがあるのではないでしょうか。 ピックアップによる音の違い 見た目の違いももちろんですがこれらを二大派閥とした理由
![[Keras/LSTM FCN]AI好きギタリストが音声からギターを推定するモデルを作った話 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/369e86f784a8b054bf98d0d649a1d2ac6c8585a8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBKb2hhbm55am0mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWI0NGExMTkzMWU5ZGVhZTIyNTkzZWQyMzljMzI4ZGQ1%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D40e81ad15eb7a896d3d74f7439b4ac4d)
「ディープラーニングと物理学 オンライン」とはオンラインWeb会議システムを利用したセミナーです。2023年10月より、学習物理領域セミナーと合同で開催されています。 登録する際のメールアドレスは、できるだけ大学もしくは研究機関のものをご使用ください。 ZoomのミーティングURLおよびパスワードは、先着順300名様に限り、登録されたメールアドレスに送信されます。転載・転送は控えてください。 URLが掲載されたメールは当日の朝までに送られます。 参加したい方は下記よりお申し込みください。毎回開催時に参加URLのついたアナウンスのメールを送信します。 登録フォーム (締切は前日の夜11時までとします) 解約フォームは下記でございます。 解約フォーム 参加時の表示名は「登録時の名前＠登録した機関名」に設定してください。 ノイズを防ぐためのミュートへご協力ください。 DLAP世話人: 橋本幸士（
「BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人口知能プログラミング実践入門」を読んで、リクルートのAI研究機関「Megagon Labs」提供の「GINZA」という日本語の自然言語処理ライブラリがあることを知りました。 ※書籍へのリンクも記載していますが、このnoteは書籍の内容に従わずにあくまでも勝手に最新バージョンで試したことに対する内容です 興味を惹かれBERTくらいしか自然言語処理ライブラリの名前を知らなかったため興味を惹かれたのですが、書籍内のGINZAのバージョンは4.0.5であり少し古いバージョンでした。2021/08/26にv5がリリースされているようで、2021/10/01時点では最新は5.0.2 (2021/09/06)となっていました。 試そうとするもせっかく試すならば最新で試したいと思ったところ、v4からv5になった際にbraking c
【SQL】『SQL未経験 → 3ヶ月でデータサイエンス100本ノック全問制覇』までのロードマップ (初心者向け) - Qiita
はじめに 筆者について Matcher株式会社で エンジニア/ビジネス職 の両方を担当している者です。 元々学生時代は生物系の学部に所属しており、 プログラミング経験と言えば大学生向けプログラミングコミュニティ『GeekSalon』にて Unity を用いたゲーム開発を教えていたのと、1年ほどiOSエンジニアをやっていただけなので 『SQL』『データベース周り』『データサイエンス』『データ分析』的なところには 一切触れて来ない人生でした。 しかしこの度、今後業務で使うことになっていくというのと、 『データドリブンのより良い意思決定できる為には、ある程度データを自在に操れた方が良いかな』 という理由から、少し本腰を入れて SQL を勉強しようと考えました。 色々調べた結果、『データサイエンス100本ノック』といういかにも分かりやすいものがあったので それを全問制覇することを目標としてこの3ヶ
こんにちは、Gunosy Tech Lab内定者の濱下と谷口です。 今年も昨年同様エンジニア向けデータ分析サマーインターンシップを実施しました。 メンターアルバイトとして参加したので，その様子やメンターとしての気付きなど，当日の写真を交えながら紹介します！ Gunosy Summer Internship 2019 について 講義 課題について 作業環境 ランチ・おやつ 結果発表 インターン参加者の感想 1位 : 京都大学・大村 和正 さん 2位 : 東京大学・大野 佑 さん 3位 : 早稲田大学・片山 颯人 さん メンター総括 濱下 谷口 Gunosy Summer Internship 2019 について Gunosy Summer Internship 2019は、株式会社Gunosyが2019年夏に開催した短期インターンシップです。 今年は「機械学習コース」と「サービス開発コース」
Kaggleコンペ初心者が命削りながらなんとかメダル圏内に滑り込んだ話 (IEEE-CIS Fraud Detection) - オットセイの経営日誌
前回のブログ記事投稿から約１ヶ月。この１ヶ月はKaggleのIEEE-CIS Fraud Detectionに人生を捧げると決めてブログを休んでいましたが、10/4にコンペが終了しました。 結果は、6381の参加チーム中、532位でした。上位10%に入ることができ、初Kaggle本気参戦で銅メダルを獲得することができました。 しかし、2週間ほど前からあらゆる試行錯誤を繰り返してもPublic LBが上がらず、所謂「このKaggleコンペ何もわからない」状態に陥り、非常に苦しい思いをした記憶が強いです。 ということで、本記事はKaggleで初メダル圏内を目指そう、という方を読者に想定して、自分のやったことを書きます。 メダルを既に獲得されている方、ましてKaggle Expert以上の方で万が一本記事にたどり着かれた場合は、さくっと離脱いただくか、笑って眺めていただければと思います。 1.
圧倒的な地図精度と充実した POI データがドラゴンクエストウォークの世界観を豊かに拡げる
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freee：データ ウェアハウス構築に BigQuery を採用することで、5 ～ 10 倍のパフォーマンスと運用性、利便性を向上 | Google Cloud 公式ブログ
freee：データ ウェアハウス構築に BigQuery を採用することで、5 ～ 10 倍のパフォーマンスと運用性、利便性を向上 個人事業や中小企業などのスモール ビジネスに携わるすべての人が、自由に自然体で経営できる環境をつくるための「統合型経営プラットフォーム」を開発、提供する freee株式会社（以下、freee）。2013 年 3 月にクラウド会計ソフト「freee」をリリースすると同時に、エンジニア主導でデータ基盤を活用し、ユーザーの事業拡大を支援してきました。このデータ基盤が 10 年を経て、パフォーマンスや運用性、利便性に課題が生じたことから刷新を決定。新しいデータ基盤の中核に BigQuery が採用されています。このプロジェクトについて、プロダクト基盤本部の 2 名に話を伺いました。 利用しているサービス： BigQuery、Cloud Storage、VPC Serv
AMP Fest を振り返る
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【要注目まとめ】Udemyでエンジニアの学びたい技術別にオススメ16コース - 仮想サーファーの日常
新しいプログラミング言語や技術を学習するときに、Progateでは物足りないときってありますよね。 そんなときに重宝するのが動画学習サイト Udemy 。 初心者向けのWebアプリケーションの基礎知識のコースから、機械学習を学びたい方向けの機械学習実践コース、業務自動化からスクレイピングまで、新しいプログラミング技術に関して学習したいと思ったらほぼなんでも揃っているのが嬉しい。 （画像：Web 開発入門完全攻略コース - プログラミング をはじめて学び創れる人へ！未経験から現場で使える開発スキルを習得！ | Udemy） ちなみに、Udemyは不定期でセールで買えるタイミングがあり、通常1~2万円のコースが1000円台で購入できるので、セールのタイミングで買いたいところ。 2020年5月5日（火）〜2020年5月14日（木）まで、年内最安値の1,200円〜の割引SALEが開催されています。
この記事は GMOアドマーケティングAdvent Calendar 2021 20日目の記事です。 こんにちは、GMOアドマーケティングのM.H.と申します！ 文章のカテゴリ分類って難しいですよね。例えばメールの本文からそれがスパムか否かを判定する二値分類ならまだ良いですが、書かれた文章のテーマで分類するなどの話になってくると、その分カテゴリ数が増えて問題の難易度が上がります。 このような問題に対処するために機械学習を使うことはよくあることですが、大きく「教師あり学習」による予測モデルの学習と「教師なし学習」によるクラスタリングの2つのアプローチが使われることが多いように思います。 教師あり学習は素直な方法ですが、学習にあたり文章に対する正解カテゴリのアノテーションを付与する必要があり、入力データの作成にあたってかなり骨の折れる作業を強いられますし、時が経てば対応したいカテゴリが増減
はてなエンジニア Advent Calendar 2021完走しました！ - Hatena Developer Blog
こんにちは！id:yutailang0119 です。 無事 はてなエンジニアAdvent Calendar 2021 を完走することができました！ これまでのまとめ はてなエンジニア Advent Calendar 2020完走しました！ - Hatena Developer Blog はてなエンジニア Advent Calendar 2019完走しました！ - Hatena Developer Blog はてなエンジニア Advent Calendar 2018完走しました！ - Hatena Developer Blog 表彰 最多ブックマーク賞 今年の最多ブックマークエントリは、12/16担当 id:kouki_dan の kouki.hatenadiary.com でした！ (2020/12/29現在) 🎊おめでとうございます🎊 私もスマホアプリ開発におけるGitブランチ戦略に
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【注意喚起】第三者のQiitaのコピー記事で飯を食っているかもしれないサイトについて... - Qiita
見つけた タイトルをそのままGoogleで検索したら同じ記事が出てきました。 Qiitaの色んな方の記事タイトルをGoogleで検索したら全く同じタイトルの記事がやや高確率で検索上位に出てきました。 私は怪しいと思ったので、軽く調べることにしました。 そのサイト のんのん技術ブログ 怪しい 別ドメイン（←まぁ本人かもしれんし...） タイトルと記事が全く同じ 投稿記事元のユーザがバラバラ →同一人物が運営しているとは思えない サイト運営者の情報不足 Aboutページ→信頼性がない プライバシーポリシー→なし お問い合わせ→連絡手段なし 広告ばっかり タイトルと記事が全く同じ 左←問題のサイト 右→Qiita プライバシーの保護のため、ぼかしています。 リンクも画像ソースも同じ。 多少デザインを加えていますね。 投稿記事元のユーザがバラバラ どれだけコピーされているか相手の記事の一部を示しま
PyTorch入門書の決定版！「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」 - karaage. [からあげ]
PyTorch入門書の決定版が出ました！ 日経BP様より「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」を献本いただきました。筆者の赤石さんの書籍のレビューは「ディープラーニングの数学」「Python自然言語処理入門」「Pythonで儲かるAIをつくる」に続き4冊目です。 そうです、私は日経BPさんとも赤石さんともズブズブの関係です！でも、ズブズブである分を差し引いたとしても、この書籍は本当にわかりやすくて良い本です。 「これからPyTorchに入門する一人でも多くの人に読んで欲しい」と強く思ったので是非紹介させてください！ 最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング 作者:赤石 雅典日経BPAmazon 「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」がPyTorch入門にベストな理由 ここから、「最短コースでわかる PyTorch ＆深
![PyTorch入門書の決定版！「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db57b9a114b245ed29f0933cbc53105351cb32db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20210910%2F20210910210410.jpg)
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脳科学と教師なし学習の関係。情報量最大化教師なし学習でMNIST：Google Colabratory（PyTorch） - Qiita
脳科学と教師なし学習の関係。情報量最大化教師なし学習でMNIST：Google Colabratory（PyTorch）Python機械学習DeepLearningAIPyTorch 本記事では、教師なし学習と脳科学、そして教師なし学習でMNISTで高性能を出すIICの実装を解説します。 本記事で着目する論文は、 Invariant Information Clustering for Unsupervised Image Classification and Segmentation です。 この論文では相互情報量と呼ばれる指標を活用し、教師なし学習のクラスタリングで手書き数字画像を分類します。 IIC（Invariant Information Clustering）と呼ばれます。 本記事では、脳科学と教師なし学習、IICのポイン、MNISTでの実装例を解説します。 目次は以下の通りで
何もない所から一瞬で、自然言語処理と係り受け解析をライブコーディングする手品を、LTでやってみた話 - Qiita
要約 超高精度自然言語処理＆係り受け解析を実施するGiNZAがすごくて、 Colaboratoryにより環境構築不要でブラウザだけでサクッと使える。 そのサクッと感を強調すべく、LT（ライトニングトーク）の最中に その場で環境構築＆コードを書いて自然言語処理、 しかも高精度＆高機能ができるよ、という「手品」をやってみた。 一見スゴイが「手品」にはタネがあって・・・。という話をする。 最後まで読むと、以下の二つのノウハウが分かる ・GiNZAで、ゼロから３分で高精度自然言語処理する方法 ・LTでライブコーディングする手品のタネ 背景①： GiNZAすごいっ！ 2019年4月に発表された「GiNZA」という、 日本語自然言語処理オープンソースライブラリを動かしてみたら、 簡単に高精度で（超重要）、係り受けやベクトル化なども含めた、 自然言語処理全般が実施出来たので驚いた。 ご参考： https
Stable DiffusionやChatGPTをはじめとする生成系AIの隆盛により、次々に新たなWebサービスやアプリケーションが開発され、連日大きな話題となっている。 今後の人間の生き方を便利にすることが期待されるAI技術だが、一方で、AIイラストで経済活動を行う“AI絵師”への批判を中心に、既存のクリエイターからは法規制の強化や、AI表現の禁止を求める声もある。 イラスト系がまず話題になった生成系AIだが、現在は“AI絵師”だけではなく、AIで表現や経済活動を行うクリエイターは着実に増加の傾向にある。 例えば、AIグラビア／AIコスプレイヤーと呼ばれるジャンルもその一つだ。イラストではなく、写真のような実在性・リアリティをベースに、AIで生み出された美女の写真がSNSに並ぶ。 今回、KAI-YOU Premiumでは、AIグラビアの黎明期から活動する「mico（@mico_aigir
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
デジタルアーカイブのためのプログラミングレッスン第一回～第四回 - digitalnagasakiのブログ
デジタルアーカイブのためのプログラミングレッスン、というのを少し作成してみています。今のところ、第一回～第四回ができております。 デジタルアーカイブに興味を持ったり、関わったりしているものの、内容面だけでなく技術面からも本格的に取り組もうと思って普通に一からプログラミングを勉強しようとすると、何に役立つのかのイメージを持ちにくくてなかなか気が進まない、という経験をお持ちの方は少なくないと思います。 そんな弱まりがちな気持ちをブーストするために、あるいは、かつてやめてしまったことに再挑戦するために、ちょっと直接的に役立ちそうなプログラミングのレッスンと課題を、まさに実践経験の場からご用意いたしました。第四回までいくと、任意のNDLコンテンツをMiradorやIIIF Curation viewerで直接開くリンクを作成できるようになります。 これですべてできるようになるというわけではありませ
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