今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください！ 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも？ 週刊東洋経済 2023/4/22号（ChatGPT 仕事術革命） 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
「雑に立てられるissue」で疲弊しないためにOSS開発者ができること - 2021-12-04 - ククログ
要約：OSS開発プロジェクト運営者の側でとれる対策はいくつかあるよ。issueは基準を設けてどんどん閉じてしまおう。GitHubならActionsで自動化も簡単だよ。自動テストを整備するように、必要なコストだと思って割り切るといいよ。 結城です。 GitHub Actionsに関することならなんでもありらしいアドベントカレンダーとのことでしたので、ほんのちょっとかすっているだけではありますが、4日目にエントリーさせて頂きます。 「軽率に寄せられる報告や要望がOSS開発者を疲弊させる」という問題について語るOSS開発者は少なくないです。私の観測範囲内では最近も、イシュートラッカーにissueを立てようとすること自体に待ったをかける記事1や、「要望には初手で『なぜ自分で実装しない？』と訊ね、次に『継続的にメンテナンスしてくれるの？』と訊ねるドライな対応がおすすめ」という趣旨に受け取れる発言など
『独学大全──絶対に「学ぶこと」をあきらめたくない人のための55の技法』が、1７万部を突破。分厚い788ページ、価格は税込3000円超、著者は正体を明かしていない「読書猿」……発売直後は多くの書店で完売が続出するという、異例づくしのヒットとなった。なぜ、本書はこれほど多くの人をひきつけているのか。この本を推してくれたキーパーソンへのインタビューで、その裏側に迫る。 今回は特別編として、前回記事で登場した書評ブロガーDain氏と読書猿氏の「独学対談」が実現。英語学習に一家言ある両氏に、「大人が英語を“学び直す”ためのメソッド」を語ってもらった。（取材・構成／谷古宇浩司、編集／藤田美菜子） まずは「2万語」を目指す Dain 僕が今、体系的に身につけたい知識は「認知科学」なんです。先日、（進化生物学を主なテーマとして扱う）shorebirdさんのブログで、ハーバード大学の心理学教授スティーブン
インターネット百景｜さより飯+
何らかのきっかけでインターネット上で有名になり、ネットミームのような扱いを受けている場所や、お決まりの文句と共に写真をSNS上にアップロードするだけで手軽にバズる(映えるとは異なる)ことが出来る場所の一覧。 【北海道】 サイゼリヤ 新札幌駅ビル店 場所：北海道札幌市厚別区厚別中央2条5丁目6-2 Duo-1 5F Twitter上で定期的に再燃する「デートでサイゼリヤは有りか無しか論争」の発端の地とされる。 関連記事 【新札幌事件】元祖サイゼリヤ初デート論争の火種となった2012年12月の出来事 新千歳空港駅にある北海道と本州の面積比較地図 場所∶北海道千歳市 JR千歳線新千歳空港駅 「無謀な旅行計画を立てる道外からの観光客に北海道の面積の広さを理解させ、現実を直視させるための地図」として有名。 関連記事① 「札幌―釧路」は「東京―名古屋」と同じ？ 新千歳空港駅地図が話題 関連記事② 新千
はじめに 結論から言えばこれは引いてはならない段階にある。 「戦い」にしてはならないが。 当事者が複数のため、個々の立場に対するそれぞれの結論（提言）がある。 まず当事者である温泉関係の方々に向けての提言としては、今回いわれのない卑劣なレッテル貼りには毅然とした態度（法的な）を検討していただきたい。 過去、"人権のため"などを掲げた業務妨害や悪質な圧力やレッテル貼りが一部地域で苛烈に横行した事があった。それと非常に今回の件は類似している。 地域的にその社会問題となった事例や講じられた対策など詳しくない方々が多いはずであるため、その事例などを含め簡単な解説をしていきたい。 キャラクターの製作者側、またバッシング対象とされる表現の部分に関する結論としては二点で、今回のバッシングは絵の表現や性的な犯罪などに一切関係のない、いわゆる特定の思想が背景に生じたものと捉えるべきという事。もうひとつはそれ
10年ぶりの独学でも英語がすらすら読めるようになる「スゴ本」厳選5冊（ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
『独学大全──絶対に「学ぶこと」をあきらめたくない人のための55の技法』が、1７万部を突破。分厚い788ページ、価格は税込3000円超、著者は正体を明かしていない「読書猿」……発売直後は多くの書店で完売が続出するという、異例づくしのヒットとなった。なぜ、本書はこれほど多くの人をひきつけているのか。この本を推してくれたキーパーソンへのインタビューで、その裏側に迫る。 今回は特別編として、前回記事で登場した書評ブロガーDain氏と読書猿氏の「独学対談」が実現。英語学習に一家言ある両氏に、「大人が英語を“学び直す”ためのメソッド」を語ってもらった。（取材・構成/谷古宇浩司、編集/藤田美菜子） ● まずは「2万語」を目指す Dain 僕が今、体系的に身につけたい知識は「認知科学」なんです。先日、（進化生物学を主なテーマとして扱う）shorebirdさんのブログで、ハーバード大学の心理学教授スティー
ご無沙汰です。 去年(2019年)の9月あたりから、業務外での技術系の勉強をすべてやめ、英語の勉強をずっとやってました。 モチベ維持のためにTOEIC L&R(以下TOEIC)を受けてたんですが、TOEICスコア800を超えたので、自分の今までの勉強法をまとめておこうと思います。 ちなみに自分が所属してる会社は、月1で社内でTOEICテスト(IPテスト)で実施してくれるのでそれを受けてました。 なので一般の方とは受験している日付が異なりますのでご注意を。 要約 英語の勉強前の自分のスペック 英語学習の目的 現在の自分の英語のレベル TOEICスコアの変遷と勉強方法 550点まで(英語学習を始めてから約2ヶ月) 英単語学習 中学英文法ドリル DMM英会話 730点まで(550点から約4ヶ月) 英語耳 多読 730点から635点になってしまった(730点から約6ヶ月後) 755点まで(635点
【自腹】って英語で何と言う？～自腹で払う、自腹を切る、身銭を切る～日本語でも言い換えがたくさん！ - 英語大好きカピバラさん
今日は「自腹」という意味の "Pay out of (one's) pocket" という熟語について書きたいと思います。 【自腹】は英語で "Pay out of (one's) pocket" 「自腹で払う、自腹を切る、身銭を切る」と日本語でも言い換えがいくつかありますが、自分のお金で払うことを英語で "Pay out of (one's) pocket" といいます。 日本語では、「腹」を切る、とか「身」を切るとか少しぞっとする言い方です。。。 英語では「ポケットからお金を出す」というイメージで覚えられます。 "Pay out of (one's) pocket" の使い方 ”pay" + （金額）+ （for 物事）+ "out of (one's) pocket" という語順です。 （ ）で囲われている部分は省かれる場合もあります。 I paid 400 yen for my c
２．自然言語処理の主要プレイヤー① Google 現在、自然言語処理の世界を牽引しているリーダーは、TransformerとBERTを開発したGoogleです。 Googleグループには、世界トップクラスの人工知能研究チームが2つあります。一つは、Google Brainチームで、もう一つは、英国のデミス・ハサビス氏が代表を務める人工知能開発ベンチャーを買収してできたDeepMindチームです。 Google Brainは、Googleエンジニアのジェフ・ディーン博士やスタンフォード大学のアンドリュー・ウン教授らが中心となって設立した研究チームで、現在は、Google研究所の傘下に入っています。また、ディープラーニングの父と呼ばれるジェフリー・ヒントン教授も現在、同チームを率いるメンバーに参加しています。 Google Brainは、Transformerなどの自然言語処理技術のほか、機械
革命かパンドラの箱か、新AIツールGPT-3の波紋
革命かパンドラの箱か、新AIツールGPT-3の波紋：星暁雄「21世紀のイノベーションのジレンマ」（3/5 ページ） GPT-3は大規模化を追求した「言語モデル」 GPT-3の正体を一言で説明するなら、「テキスト生成のための巨大な学習済みモデルを備えているAIツール」だ。GPT-3の特徴は、とにかく規模が巨大なことだ。 OpenAIの開発者らは論文中で、GPT-3を「1750億のパラメータ（変数）を持つ自己回帰型言語モデル」と呼んでいる。また機械学習のため、Webサイトから数年にわたり収集した1兆語におよぶデータセットを用いている。 かみ砕いて説明すると、こうなる。1兆語から成るきわめて巨大な例文集を元に、1750億種類の変数を持つ「言語モデル」に言葉と言葉の関連の度合いを記憶させておく。この「言語モデル」に対して「数種類の実例と課題文」を与えると、それらしい文章を出力する。これがGPT-3
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