１０代の頃、私を作った３冊の本｜Hajime Yamazaki（山崎元）
先日、音楽家の坂本龍一さんが亡くなった時に、彼に関連する記事を何本か読んだ。心に引っ掛かった一節が見つかったのは、娘さんでミュージシャンの坂本美雨さんへの朝日新聞のインタビュー記事だった。美雨さんが、若い頃に「一流」を求める父に反発を感じたことがあったというエピソードの中のものだ。親子のやり取りは大半がメールだったという。 美雨さんが言う、 「同じころにもう一通。『僕が今、つくっているものの９８%は、１０代で吸収したもので成り立っている』と。彼には、私が大事な時期を有意義に使っていないように見えて、不満だったのでしょう。すごく焦りました。私の１０代って、あと1年しかない。なんで今言うの！」。 （朝日新聞「【アーカイブ】（おやじのせなか）坂本美雨さん 『一流目指せ』に反発も」。朝日新聞デジタル２０２３年４月２日。【２００８年６月１日朝刊３４面】の記事との注釈がある） 「今、つくっているものの
一人暮らしの管理栄養士が家で作る、野菜を食べる常備菜｜JA全農 広報部【公式】
初めまして。全農で働く管理栄養士のＳです。 といっても普段の業務では栄養士の資格を活かすことはなく、もっぱら一人暮らしの台所で、詰め込んだ知識をぐるぐるとかき混ぜる程度で完結しているのですが おかげで、自分のための常備菜レシピのストックができました。 その中からぜひおすすめしたいメニューをいくつかお伝えできればと思います。 なぜ常備菜なのか私は料理好きを名乗る割に平日は出来るだけ台所に立ちたくありません。 洗い物が億劫だし一刻も早くダラダラしたい。YouTubeとか映画とか見たい。 というわけで週末、もしくはやる気のある時に一気に作ったものをお弁当に詰めたり家で食べたりして生きています。 野菜の持つポテンシャルを活かしたいイタリアンバルのキッチンでバイトしていた時に教わったことが、野菜にもうまみ、甘みがしっかりあるということでした。 それまでは、野菜は何かいろいろ味付けしないと物足りないと
ChatGPTで独自データを扱うためのエンべディング｜緒方 壽人 (Takram)
【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長（やりとりできるテキストの長さの上限）がこれまでの8Kから128K（12万8千トークン）に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ
若手のうちに絶対身に着けたい「ビジネス会食完全攻略マニュアル」｜yuuu/ビジネス会食完全攻略マニュアル発売中！
会食の本質は「店選び」ではない「２週間後に会食のセッティングをお願い！ ４人で、いい感じの店の予約と準備を任せた！ じゃ、あとはうまくやっといてね！ よろしく！」 上司からの依頼。何度聞いても心臓の奥で嫌な汗が出るような、この瞬間。そう、会食はビジネスパーソンにとってできる限り避けたい「雑務」である。 単に店を選べばいいだけかと思ったら、大間違いだ。少し考えるだけでも気が重くなる調整とビジネスパーソンとしての機微が求められる。 上司がクライアントと会食をセッティングする背景の理解 -相手の役職やビジネス背景、会食で達成したい目的を踏まえてどのような価格帯/立地の店にすべきか 上司やクライアントの食の好みの理解 -肉料理希望と言われたがステーキ/焼肉/肉割烹/メインが肉のフレンチやイタリアン、どれを選ぶべきか 個室が必要か不要か -オープン席の場合は席間隔はどのくらい空いた店にすべきか 二次
竹中平蔵氏はひどく賢い｜shinshinohara
竹中平蔵氏はひどく賢い人だと思う。「頑張る人間には報い、そうでない人は淘汰される、それが競争社会、これからそれがますます加速する」と主張。この論理は実に巧み。高給をもらっている人は「自分が頑張っているからだ」と自信を深める。貧困にあえぐ人は自分に力がないからだと自らを責める。 しかし有能だとされて高給をつかむのはごく一部。そうでない人は派遣社員や契約社員などになるしかなく、正社員でも給与水準を下げられ。こうすると、高給取りと正社員と派遣・契約社員とが互いにいがみ合う。労働者同士で反目し合う。「協働」が難しくなってしまう。 「これから競争社会になる」と言えば竹中氏に非はなく、世の中が勝手にそうなるのだと、世界のせいにできる。 こうした構造を作った上で、派遣会社の会長におさまり、派遣社員から上前をはねて自分の収入にする。実に賢い。 また、労働者同士がいがみ合い、反目し合う中で、株主への還元をや
RLHF (人間のフィードバックからの強化学習) の図解｜npaka
以下の記事が面白かったので、軽く要約しました。 ・Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 1. はじめに言語モデルは、人間の入力プロンプトから多様で説得力のあるテキストを生成することで、ここ数年、目覚ましい成果をあげています。しかし、「良い」テキストかどうかは、主観的で文脈に依存するため、定義することが困難です。 「良い」テキストを生成するための損失関数の設計は難しく、ほとんどの言語モデルは、まだ単純な次のトークン予測損失（クロスエントロピーなど）で学習しています。この損失自体の欠点を補うために、BLEUやROUGEなどの人間の好みをよりよく捉えるように設計された指標も定義されています。しかしこれらは、能力測定において損失関数より適してますが、生成されたテキストを単純なルールで参照比較するため、制限があり
大規模言語モデル間の性能比較まとめ｜mah_lab / 西見 公宏
StableLMのファインチューニングってできるのかな？と調べたところ、GitHubのIssueで「モデル自体の性能がまだ良くないから、ファインチューニングの段階ではないよ」というコメントがありまして。 シートの中身を見てみるlm-evalシートstablelm-base-alpha-7bは54行目にありまして、確かに他の言語モデルと比較するとまだまだな性能のようです。応援したいですね。 シートの列の意味それぞれの列の意味については推定ですが以下の通りです。 RAM 言語モデルのGPUメモリ消費量。 lambada(ppl) LAMBADAデータセットによる測定値。ロングレンジの言語理解能力をテストする（文章全体を読まないと答えられないタスクでの評価）。PPLはPerplexityという指標で、モデルの予測の不確かさを示す。PPLが低いほど、モデルの予測精度が高い。 lambada(acc
おすすめ新書リスト200｜高見温| On Takami
とりあえず読んで良かった新書を羅列していきます。人文系に偏っているのは、性格上仕方がないのでご理解ください。とりあえず質うんぬんは大学院から考えて、インプット型の読書は量に限ります。 岩波新書・マイケル・ローゼン『尊厳』 ・スティーブン・グリーンブラット『暴君』 ・原武史『平成の終焉』『昭和天皇』 ・赤江達也『矢内原忠雄 戦争と知識人の使命』 ・山田隆司『名誉毀損』 ・岡本薫『著作権の考え方』 ・川島武宣『日本人の法意識』 ・諸富徹『グローバル・タックス』 ・枝廣淳子『地元経済を創りなおす』 ・渡邊泉『会計学の誕生』 ・志賀櫻『タックス・イーター』『タックス・ヘイブン』 ・宇沢弘文『経済学の考え方』 ・高島善哉『アダム・スミス』 ・菊地暁『民俗学入門』 ・山出保『まちづくり都市金沢』『金沢を歩く』 ・井戸まさえ『日本の無戸籍者』 ・栗原俊雄『勲章 知られざる素顔』 ・山田登世子『贅沢の条件
仕事が早い人は、思考と作業を分けている｜三宅孝之
僕が社内でずっと言い続けていることがあります。 それは「思考と作業は分けましょう」ということです。 よく、プレゼン資料を作るためパワーポイントを開いてフリーズしている人がいます。もしくは、文章を書くためワードを開いてフリーズしている人もいます。それは「思考と作業を同時にやろうとしている」からです。 ではなぜ、思考と作業を同時にやると効率が悪くなるのか？ それは「脳サボっちゃう問題」が起こるからだと思っています。 脳というのは考えることをめんどくさがるもの。作業をやりながら思考しようとしても、脳は作業のほうにリソースを使ってしまい、思考のほうになかなか行かないのです。 パワーポイントで図を作成しているときや、ワードで文章を打ち込んでいるときは、「思考」しているように思えますが、実は脳の多くが「作業」に使われている、ということも少なくありません。 だから、なるべく脳を作業から解放してあげること
StableDiffusionの水彩拡張を作りました｜深津 貴之 (fladdict)
水彩画に特化したStableDiffusion拡張（LoRA）を公開しました。 HuggingFaceからダウンロード可能です。SD Ver1.5 / 2.1用です。 HuggingFaceで公開。 全部パブドメ画像でトレーニングこちらのLoRAは、1900年台までのパブリックドメインの絵画でトレーニングしました。約500枚の絵画を、目で品質検査し1つ1つハンドピックで集めました。 作家名は未使用なお「特定の画家の画風をコピーすることには、まったく興味がない」ので、学習データに作家名は含めていません。↑の絵はT.W.Turnerを、↓の絵はRembrandtを指定してますが、ほぼガン無視されているのがわかると思います。 これは自分のAI運用のスタイルが「自分の筆や画材を作ること」という方向のためでもあります。むしろ作家名があると、その作家の表現に縛られるのであえて外してます。 作家名でとり
新入社員への債券学習のガイド｜服部孝洋（東京大学）
この４月から学生が金融機関に就職し、債券ビジネスやリスク管理にかかわるケースも少なくないと思います。そのような方にとってはこれまで私が記載してきた債券の入門シリーズが参考になると思います。ありがたいことに若い人や役所の人が読んでくれているという声を聞くことが増えてきた気がします（役所の人を一定程度想定読者にしていることはここで記載しました）。これまで記載したものはこのリンクにあるので、こちらを見てほしいのですが、基本的に新しい文章が上に載っています。 2020年くらいからコツコツ記載してきましたが、今見ると膨大に記載しているので、どこから読み始めて良いか分からないかもしれません。個人的には、「国債先物入門」から読み始めて、古い論文から新しい論文へ順番に読んでもらうのがいい気がします。もっとも、デリバティブについては少しマニアックなテーマも多いので、先物を勉強したあと、オプションを飛ばして、
画像付きのノベルゲームを遊べるプロンプトを作ったら臨場感が溢れすぎた話｜ちゅーりん
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4 AI ゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
新宿伊勢丹が1人でサクッと飲み聖地であることをご存知だろうか｜甘味料
スイーツが好きだ。 そしてお酒も好きだ、いや嫌い…でも好きだ。 お酒に対する感情は、スイーツに対するものとは少し違って少し同じ。なんだこの感覚…。 私の人生における失敗の5割くらいはお酒のせいだと思う。酔っ払って人にダル絡みしたり暴力や暴言で傷付けたり…ということは無いはずだけれど、普通に気持ち悪くなって死ぬ。 それなりの量を飲むと眠たくなって、やりたいことがあっても出来なくなっちゃうし…お金はアホみたいにかかるし。 なんで飲んでるんだろ。 いくつかの理由は自分の中で明白だ。 ひとつは自分のブランド価値を上げたいがため。ブランドバッグを持って高い車を走らせるのと似た気持ちかもしれない。自分はこんなに高くて有名なお酒を飲んだのだから、きっと私自身の価値も高いはずだってね。くだらない…そんなことで人の価値は決まらないなんて、よく分かっているのにさ。分かっていても、そんなことに縋らないと、前を向
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
ノア・スミス「やっぱりもしかしてスマホがわるいのかも」（2023年3月2日）｜経済学101
By Matthew Yohe, CC BY-SA 3.0十代の子たちの不幸を説明するもっとも有望な要因「テレビなんてぶち壊せ / 新聞なんて投げ捨てろ / 田舎に行こう / 家を建てよう」――ジョン・プライン アメリカで広まっている十代の不幸について，興味を引く議論が続いている．発端は，疾病対策予防センター (CDC) の調査報告だ．これによると，アメリカの高校生たちのあいだで，哀しみや無力感が増えてきている．とくに女の子で顕著だ．たんに，聞き取り調査に対してみんながこれまでとちがう回答をしているだけじゃない．十代の自殺者も増えているし，不安や鬱の症状も増えている．2012年～2013年ごろから，事態が悪化しはじめている： Source: Twenge (2020)考えうる理由のひとつは，「2011年よりも世の中がずっとひどくなってしまったから」というものだ．テイラー・ローレンツが言うよ
『死ぬまでに観たい映画1001本』を死ぬまでに全部観た！ ～攻略マニュアル～｜KnightsofOdessa
11年かかったが、『死ぬまでに観たい映画1001本』を完走した。 と言っても、完走したのは2011年版で、追加/削除された作品を含めると、まだ140本ほどあるのだが、11年間小脇に抱えていた重たい本を本棚に戻すという区切りの意味で、一旦走りきったことにしたい(残りもいずれ)。 他人の作ったリストをマラソンする最大の利点は、自分では選ばないような作品を観ることになる点にある。私はミュージカルとドキュメンタリーが苦手だし、有名な映画には興味がないし、80年代の映画はあまり好きになれないので、このリストに出会わなかったら今以上に偏った観賞履歴になっていただろう。しかし、『マルケータ・ラザロヴァー』という題名の厳つさに惹かれて東欧映画の森に迷い込んだのも、サイレント映画沼に足を突っ込んだのも、ガイ・マディンやジョン・ジョストに出会ったのも、全てこの本がきっかけなので、最早出会わなかったことなど想像
北朝鮮に鉄道マニア34人で押しかけた話｜twinrail
大学の卒業旅行を計画していたら、twitterで知り合った鉄道マニア33人を北朝鮮に連れていくことになった。 北朝鮮の電車に興奮する日本の鉄道マニアと、日本の鉄道マニアに困惑する北朝鮮のガイドの、異文化交流の記録。 北朝鮮に行く、そこに鉄道があるからこれを読んでいるあなたは、北朝鮮に対してどんなイメージを持っているだろうか？ たいていの人が「ミサイル」「核実験」「拉致問題」のようなキーワードを挙げるのではないだろうか。「旅行したい」という発想を思いつく人はほとんどいないのではないかと思う。 しかし、一部の鉄道マニアにとって、北朝鮮ほど魅力的な場所はない。「世界中から注目されながらも、今なお深い謎に包まれた鉄道」が走る北朝鮮に、好奇心をくすぐられないわけがなかった。 ある登山家が「なぜエベレストに登るのか？」と問われて「そこにエベレストがあるからだ」と答えた逸話がある。同じように、私も「なぜ
育休中に勉強もしないようなやつ、まずいんじゃないの｜山本一郎（やまもといちろう）
総理の岸田文雄さんが叩かれておりました。支持率がここまで下がってくると、もう何を言っても叩かれるんだろうなと思います。もともと国会での質問に「産休・育休中の学び直し（リスキリング）はどう思うのか」とあったから、学びたいと思う産休・育休中の人にも学ぶ機会を提供できるようにするという意味で岸田さんが答弁した内容なので、脊髄反射して叩いてる人は今回も報道機関の切り取りに乗せられてブチ切れてる感じになってるんじゃないかとも思うんですよね。 で、畏友の村井さんがこんなことを書いていて、私もまあそうだなあと思うわけですよ。家内が頑張って子ども4人生み、育てている山本家からしても、確かに産休も育休も長くとらざるを得なかったけどキャリアを守るために当たり前のように学ぶことになりますからね。 もっと言えば、奥さんが出産・子育てで働くキャリアを捨てたくないと思うのは自然なことで、しかし子育てしているあいだは2
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