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

フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し

ultraviolet @raurublock なぜ大人世代には｢人気ユーチューバーの面白さ｣がわからないのか…｢ひき肉です｣や東海オンエアの共通点 president.jp/articles/-/766… 私が子供の頃に「マカロニほうれん荘の面白さがわかるかわからないかが30歳前後でシャープに分かれる」という話があったのを思い出した 2023-12-19 09:29:41 リンク PRESIDENT Online（プレジデントオンライン） なぜ大人世代には｢人気ユーチューバーの面白さ｣がわからないのか…｢ひき肉です｣や東海オンエアの共通点 部外者にはわからない｢身内ネタ｣がむしろ良い YouTubeで若者の人気を集めるチャンネルにはどんな共通点があるのか。成蹊大学客員教授の高橋暁子さんは「学生時代からの幼馴染グループやコンビが厚い支持を受けている。リアルな友人関係が希薄になっているZ世代

無許可で違法に旅客を輸送する「白タク」の配車を斡旋したことが本誌の調査で判明した、大手旅行予約サービスのBooking.com（ブッキング・ドットコム）は、乗車料金の25％を返金した。 ブッキング・ドットコムグループで配車サービスを提供している、Booking.com Taxi（ブッキング・ドットコム・タクシー）のカスタマーサービス担当者は、日本語のフォームから送信した「白タク」が配車されたとの指摘に、「なぜタクシーの色に苦情を言うのか、その理由が知りたい」として、詳細な説明を求めるメールを英語で返信。文面では、「私どもはあくまで仲介業者に過ぎません」と、仲介プラットフォームであることを強調していた。 乗車車両の写真と英語で書かれた国土交通省のウェブサイトのURLをメールで送信すると、支払った乗車料金の25％にあたる2,842円が突如返金され、「この紛争は解決済み」とのメールが来た。理由を

by Kansir 1928年に「蒸気船ウィリー」に登場したミッキーマウスは、繰り返しの著作権保護期間延長を経て、2024年1月1日、ついにパブリックドメインとなります。登場から95年間、ミッキーとディズニー、パブリックドメインをつなぐ密接な「三角関係」について、デューク大学のパブリックドメイン研究センターでディレクターを務めるジェニファー・ジェンキンス氏が解説しています。 Mickey, Disney, and the Public Domain: a 95-year Love Triangle | Duke University School of Law https://web.law.duke.edu/cspd/mickey/ ミッキーマウスは1928年に公開された「蒸気船ウィリー」に初登場したキャラクターなので、「蒸気船ウィリー」の著作権保護期間満了に伴ってパブリックドメインにな

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

セカンドライフでの私の製作物とアバターです まえおき セカンドライフは2003年に発表され、2006年ごろから話題になり、2010年にピークを迎えたLindenLab社が運営するSecondLife(セカンドライフ)ですが、2023年には20年目になりました。 メタバース関連の話題があがるとセカンドライフのつまらなさと過疎っぷりを伝える【メタバースの失敗】＝【セカンドライフの失敗】というキーワードの記事も同時に現れるのですが、その多くはそれなりに調べてはいるけども、セカンドライフの事を何もしらない人が書いている事が問題として挙げられ、一部セカンドライフユーザー達から猛烈に反論されたりするなどプチ炎上が起こりがちです。 例えば、PSO2やDQX、FF14、フォートナイトなどの様々な長く続いている有名オンラインタイトルをエアプ*1野郎がつまらないと断言すれば、それらのプレイヤーから反感を買って

マヤ暦みたいなの

ハイどうもお久しぶりです。 今日はX (Twitter)で少し書いてみたものの、これはnoteにまとめた方がいいんじゃね？と途中で気がついた「ハウスDJって普段どんな感じで選曲してるの？」をテーマに書いてみたいと思います。 主に自分なりのやり方とか方法論になるので、これが正解！とかじゃなくて何か参考になるところがあれば、位で読んでもらえると助かります。 なお後半は有料記事になっていますが、実際にDJしてる方向けの実践的な内容となっていますので、興味のある方はぜひ最後まで読んでください。 曲単位だとめっちゃいいの持ってるんだけど、全体的な流れがあっちこっち行って微妙やな…みたいになる人は、曲の持つ要素をしっかり分析して見極めるのと、同じ要素を持つ曲で繋いで行く意識を持つと良くなると思います ただ流れがスムーズになったからDJとして良くなるのかは何とも言えない🫠 — coolsurf (@c