日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
最近、twitterで🟩🟩🟨⬜⬜みたいな謎の色付き正方形がいっぱいシェアされてくるようになりました。 Wordle 218 3/6 ⬜⬜⬜⬜⬜ 🟩⬜🟨⬜🟨 🟩🟩🟩🟩🟩— 氷点下カチコチかもリバー (@xcloche) 2022年1月22日 これは「Wordle」というパズルゲームで、５文字の単語を入力して得られた手がかりから、正解の５文字の単語を当てるゲーム（その文字が正解に含まれていて位置もあっていたら🟩、含まれているが位置はあっていないときは🟨でヒントが出る*1）です。 www.powerlanguage.co.uk Wordle、おもしろいですよね。 aseruneko.github.io 日本語版も有志によって作られたようです。 この記事では、インターネット上で囁かれているさまざまなWordleの戦略を概観・レビューした後、情報量を用いたもっとも効率的な単
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
GPT-5 の新パラメータとツール｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・GPT-5 New Params and Tools - OpenAI Cookbook 1. verbosity1-1. 概要「verbosity」は、出力トークン数を調節できます。 ・low : 簡潔なUX、簡潔な文章 ・medium (デフォルト) : バランスの取れた詳細 ・high : 詳細な情報。監査、教育、引き継ぎに最適 1-2. verbosityの効果の確認プロンプトを一定に保ったまま、「verbosity」を変更することで、効果を確認できます。 response = client.responses.create( model="gpt-5", input="人生、宇宙、そして万物に関する究極の問いに対する答えは何でしょうか?", text={ "verbosity": "low" } ) print(response
January 2016 boasted a Powerball jackpot of 1.5 billion dollars. This generated a lot of interest in the lottery and the Los Angeles Times released a simulator where you start with 100 dollars and play until that is gone. I had seen previous work for predicting Java’s Math.random() and thought it would be a fun project to replicate for the browser. The first step is to find the algorithm used in t
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS テクノロジー部門技術基盤グループの笹田（ko1）と遠藤（mame）です。Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.4.0 がリリースされました（Ruby 3.4.0 リリース ）。今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.4 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar 2024 の記事になります。他も読んでね）。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Realtime API 1. Realtime API「Realtime API」は、低遅延なマルチモーダル会話エクスペリエンスを構築するためのAPIです。現在、入出力の両方でテキスト・音声がサポートされており、Function Calling を利用することもできます。 特徴は次のとおりです。 ・ネイティブな音声合成 低遅延でニュアンスに富んだ出力が得られる ・自然で操作可能な音声 自然な抑揚を持ち、笑ったり、ささやいたり、トーンの指示に従うことができる ・同時マルチモーダル出力 テキストはモデレーションに役立ち、オーディオにより安定した再生が保証される 2. クイックスタート「Realtime API」は、「WebSocket」を介して通信するステートフルなイベントベースAPIです。 機能を紹介するデモアプリ「openai-real
こんにちは、サーバーサイドエンジニアの竹本です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の3日目の記事です。 みなさまは2020年に買った中でよかったものはなんでしょう？ 私はiPadです。 最新 Apple iPad Pro (12.9インチ, Wi-Fi, 128GB) - シルバー (第4世代) 発売日: 2020/03/25メディア: Personal Computers 主にkindleを見開きで読むことに活用しています。 エニグモの福利厚生の一つ「エンジニアサポート」で5万円の補助を受けました。わーい。 https://enigmo.co.jp/recruit/culture/ そしてみなさまは馬券、買っていますか？ 馬券は競馬に賭ける際に購入する投票券です。 1口100円から、ネットでも気軽に購入することができます。(競馬は20歳から) 弊社にも
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
このようなゲームを作りました。基本的には迷路のゲームです。 サイトのリンク 本記事ではこのゲームの製作過程を掲載すると共に、きっと有益にな情報をまとめます。楽しんで頂けたら幸いです。 Step0 前提 まず用語を整理します。 Blender : 3DCG制作ソフト。Pythonによって操作が可能になっています。 Python : 言わずと知れた有名プログラミング言語。 Unity : ゲーム制作ソフト。スタート画面の表示やゲームオーバーの判定などをしてくれます。言語はC#です。 大まかな流れとしては、 Step1. Blenderで3Dオブジェクトを作成 Step2. Pythonでそれを迷路に組み立てる Step3. Unityでゲームとして完成させる という風になっています。 コードに関しては、読みやすさも考え記事中においては一部抜粋に留めています。もし全体のコードを知りたい場合はプル
ソースコード & ドキュメントに対応したGraph RAGの実装（Tree-sitter + LightRAG）
(module (function_definition (identifier) # ← ここに関数名「sample_func」が含まれます (parameters) (block (expression_statement (call (identifier) (argument_list (string)))))) (expression_statement (call (identifier) (argument_list)))) ノードが色々取れましたが、「function_definition」が関数、その子である「identifier」が関数名を表すため、 function_definition == 子ノード ==> identifier となっている箇所を探索すれば抽出できます（関数ではあっても「lambda」など異なる場合もあります）。 今回は上記のようにTree-si
型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果
the peculiar case of japanese web design a project that should not have taken 8 weeks how is japanese web design different? in this 2013 Randomwire blog post, the author (David) highlighted an intriguing discrepancy in Japanese design. While the nation is known abroad for minimalist lifestyles, their websites are oddly maximalist. The pages feature a variety of bright colours (breaking the 3 colou
【実践】PythonとOpenStreetMapで学ぶ経路システム開発入門 - uepon日々の備忘録
前回はGoogle Map APIを使用して開発を行いましたが、今回はOpenStreetMapを使用した似たようなことにチャレンジしてみようと思います。Pythonを使ってOpenStreetMapの経路検索URLを生成する方法ことを目的とします。 参考 uepon.hatenadiary.com オープンストリートマップ（OpenStreetMap）とは？ オープンストリートマップ（英語: OpenStreetMap、OSM）は、自由に利用でき、なおかつ編集機能のある世界地図を作るオープンコラボレーションプロジェクトである。GPS機能を持った携帯機器、空中写真、衛星画像、他の地理情報システムからのデータをもとに作られていくのが基本だが、編集ツール上で道1本から手入力での追加も可能である。与えられた画像とベクトルデータセットはオープンデータベースライセンス（ODbL）1.0のもと再利用可
Sublime Text 4
The first stable release of Sublime Text 4 has finally arrived! We've worked hard on providing improvements without losing focus on what makes Sublime Text great. There are some new major features that we hope will significantly improve your workflow and a countless number of minor improvements across the board. A huge thanks goes out to all the beta testers on discord and all the contributors to
LLMのことを知りたいと思ってチュートリアルなどを眺めても結局transformersのAPI紹介で何も分からない。そこで「分からないなら作ればいいじゃない」、というファインマン流な勉強を始めてみました。ゼロから作ろうかと思ったのですが、ちょっと大変そうなので、このシリーズではJAXとequinoxで実装していきます。JAXは自動微分やJIT機能のついたnumpyですが、流石にそのレベルから頑張るのはしんどいので、JAXでニューラルネットワークなどを作りやすくするライブラリーであるequinoxを使います。flaxなどより薄いラッパーで、扱いやすいのが特徴です。 Llama3モデルを色々用意するのは大変なので、今回はLlama3に限定します。LlamaはMetaの開発しているLLMで、同じ構造はSarashinaやLLM-jpといった日本語LLMにも採用されているようです。私が使ったことの
Embedding Model を用いたキーフレーズ抽出の検証といろんな Embedding Model の比較 - ABEJA Tech Blog
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。ABEJAアドベントカレンダー2024 の11日目のブログになります！ キーフレーズ抽出を簡単に試すという機会がよくあるのですが、簡単に検証する範囲だといつも同じツール・モデルを使っているため、他の方法でも上手くキーフレーズ抽出ができないか？ということで今回いくつか検証してみました。やることとしては、まず Embedding Model を使って日本語の長めの文章からキーフレーズを上手く抽出できるか？というのを検証します。その上で、色々な Embedding Model 間で抽出されるフレーズがどのように違うか？も比較してみます。 目次 目次 はじめに キーワード抽出・キーフレーズ抽出とは？ キーフレーズ抽出の手法 1. グラフベース・統計ベース 2. LLM ベースのアプローチ 3. Embedding ベースのアプローチ
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Building MCP servers for ChatGPT and API integrations 1. はじめに「MCP」は、AIモデルに追加ツールや知識を拡張するための業界標準となりつつあるオープンプロトコルです。「リモートMCPサーバ」は、インターネット経由でモデルを新しいデータソースや機能に接続するために使用できます。 このガイドでは、プライベートデータソース (ベクターストア) からデータを読み取り、API経由でChatGPTで利用する「リモートMCPサーバ」の構築方法について説明します。 【注意】開発者モードベータ版では、完全なMCPコネクタを構築して使用できます。ProおよびPlusユーザーは、「設定 → コネクタ → 詳細設定 → 開発者モード」を有効化してください。 2. データソースの設定「リモートMCPサーバ
複数の AWS アカウントの AWS Security Hub 検出結果を Google BigQuery と Google DataPortal(DataStudio) により可視化した話 - Adwaysエンジニアブログ
こんにちは、インフラの天津です。今日は 複数アカウントの AWS Security Hub 検出結果の可視化についてお話したいと思います。 前提 モチベーション AWS Security Hub とは 構想 ツール・サービスの選定 検出結果データのエクスポートについて 可視化用データベース（またはクエリサービス）と可視化ツールについて 構築 全体像 検出結果データエクスポート 検出結果データの S3 -> GCS への転送と BigQuery へのインポート Security Hub からエクスポートしたデータには BigQuery のカラム名に使用できない文字(以下禁則文字)が使用されている件 自動判別で生成されたスキーマでインポートした際に INTEGER 型のカラムに STRING 型のデータが入ってくることがありインポートエラーが発生する件 AWS アカウントデータの S3 ->
wav2vec 2.0 を使って 手軽に音声認識モデルを触れるようになろう - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2021 の20日目の記事です。 はじめに こんにちは。プラットフォームサービス本部アプリケーションサービス部の是松です。 NTTコミュニケーションズでは自然言語処理、機械翻訳、音声認識・合成、要約、映像解析などのAI関連技術を活用した法人向けサービスを提供しています。（COTOHA シリーズ） NTTコミュニケーションズがこのようなAI関連技術を活用したサービスを展開する強みとして、 NTT研究所の研究成果が利用可能であること 自社の他サービスを利用しているお客様に対してシナジーのあるサービスを提案できること この2点が挙げられると思います。 実際に、私が担当している COTOHA Voice Insight は 通話音声テキスト化によってコンタクトセンターの業務効率化・高度化を実現するサービスなのですが、 NTT研
Golang Mini Reference 2022: A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY)
Golang Mini Reference 2022 A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY) Harry Yoon Version 0.9.0, 2022-08-24 REVIEW COPY This is review copy, not to be shared or distributed to others. Please forward any feedback or comments to the author. • feedback@codingbookspress.com The book is tentatively scheduled to be published on September 14th, 2022. We hope that when the release da
Why Rust strings seem hard April 13, 2021 Lately I've been seeing lots of anecdotes from people trying to get into Rust who get really hung up on strings (&str, String, and their relationship). Beyond Rust's usual challenges around ownership, there can be an added layer of frustration because strings are so easy in the great majority of languages. You just add them together, split them, whatever!
Improving the Developer Experience with the Ruby LSP - Shopify
Improving the Developer Experience with the Ruby LSPThe Ruby LSP is a new language server built at Shopify that makes coding in Ruby even better by providing extra Ruby features for any editor that has a client layer for the LSP. In this article, we’ll cover how we built the Ruby LSP, the features included within it, and how you can install it. Ruby has an explicit goal to make developers happy. H
Parsing SQL - Strumenta
The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However
はじめに こんにちは。筑波大学情報学群情報科学類3年の浅田睦葉と申します。 私は2024年9月に行われた8日間のサマーインターンシップで、内製分散データベースシステム FractalDB の開発業務に参加しました。この記事では、インターンシップ中の課題とその取り組みについて紹介します。 FractalDB FractalDBとは、LINEヤフー内製で開発・運用されている分散データベースシステムです。現在、同じ分散データベースシステムであるApache Cassandraは、各サービス向けに独立にデータベースを構築し運用されています。 内部では分散型のキーバリューストアであるFoundationDBが使用されており、Cassandraクライアントから送信されるパケットをパースしてCQLを受け取り、FoundationDBへの操作に変換しています。したがって、これまでCassandraを利用し
Over the course of my Spring 2020 semester at Harvey Mudd College, I developed a self-hosting compiler entirely from scratch. This article walks through many interesting parts of the project. It’s laid out so you can just read from beginning to end, but if you’re more interested in a particular topic, feel free to jump there. Or, take a look at the project on GitHub. Table of contents What the pro
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p
What's new in Python 3.11?
What's new in Python 3.11?Built-in TOML support, better exceptions, and typing improvements. By Tushar·InsightsPython The first beta release of Python 3.11 is out, bringing some fascinating features for us to tinker with. This is what you can expect to see in 2022's release of Python later this year. Even better error messagesPython 3.10 gave us better error messages in various regards, but Python
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
ChatGPTでOpenAPI定義からKarateのテストスクリプトを自動生成する - Taste of Tech Topics
最近久々に近所のお祭りに行ってきました、屋台の食べ物ではりんご飴が好きな菅野です。 皆さん、普段APIのテストはどのように行っておりますか？ 最近は、APIのテスト自動化を行えるようなツールやサービスも増えてきているように思いますが、当社では、OSSのテスティングフレームワークである「Karate」を用いることが多いです。 比較的簡単な構文で直感的にAPIのテストができる点がよいと思います。 しかし、いかに簡単な方法でAPIのテストが記述できるからといっても、APIの数が多いとテストを作成するのは一苦労です。 今回は、そんなKarateのテストスクリプトをChatGPTを活用して作成してみようと思います。 まず、REST-APIの仕様を定義する場合、OpenAPIを利用することが多いのではないか、と思います。 ChatGPTの開発元である「OpenAI」ではないです。自分も書いていて、紛ら
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
GiNZAのja-ginza-electraモデルでELECTRAベースの単語ベクトルを使用できるようにする - OPTiM TECH BLOG
はじめに R&Dチーム所属の伊藤です。相も変わらず自然言語処理と格闘する毎日を送っています。 今回は個人的にとても楽しみにしていたGiNZA v5の新モデルであるja-ginza-electraを使って、前後の文脈を加味した単語ベクトルを求められるようにするまでの手順をまとめました。 はじめに GiNZA v5について セットアップ モデルのロード + 文の解析方法 行いたいこと Contextualな単語ベクトル ELECTRAモデルの出力と単語ベクトルの計算 spaCyのUser hooksの追加 おわりに GiNZA v5について GiNZAはspaCyをベースにしたPythonの日本語向け自然言語処理ライブラリです。 形態素解析をはじめとして、固有表現抽出や品詞タグ付け、構文解析などを行うことが可能です。 このGiNZAですが、2021年8月26日に最新バージョンであるv5が公開さ
今更ですが今年の2月に spaCy 3.0 が公開されました。 3.0 で導入された新機能の中で目玉と言えるのは、やはり Hugging Face Transformers (以下、単にTransformers) のサポートや PyTorch, Tensorflow との連携になるでしょう。今回はその辺りを実際に学習を動かしながら紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は今年の2月に公開された spaCy 3.0 の話です。 spaCy は第4回でも紹介しましたが、研究者向けというよりは自然言語処理アプリ開発者向けのオープンソース自然言語処理ライブラリになります。日本語を含めた様々な言語の学習済みモデルが存在しており、 spaCy をインストールして、学習済みモデルをダウンロードするだけで、分かち書き、品詞や依存関係の推定、単語や文の類似度の判定など様々な機能を使用することができます。
agent loop �� �p�� You are Manus, an AI agent created by the Manus team. You excel at the following tasks: 1. Information gathering, fact-checking, and documentation 2. Data processing, analysis, and visualization 3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports 4. Creating websites, applications, and tools 5. Using programming to solve various problems beyond development 6. Variou
Getting Started with Python
Python is a powerful programming language that provides many packages that we can use. Using the versatile Python programming language, we can develop the following: AutomationDesktop applicationAndroidWebIoT home automationData Science and the list goes on.In this article, our primary focus will be knowing how to start learning Python and the essentials required to be a data scientist. Below is t
Common Crawlから作る大規模日本語コーパスとその前処理（Mixtral 8x7Bを語彙拡張継続事前学習 Part2） - ABEJA Tech Blog
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 ABEJAは国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（以下「NEDO」）が公募した「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ポスト5G情報通信システムの開発」に当社提案の「LLMの社会実装に向けた特化型モデルの元となる汎化的LLM」に採択されたことを受け、LLMの事前学習を実施しました。 その中でモデルの学習だけでなく、学習に欠かせない大規模日本語言語コーパスを作りました。データセットのサイズとしては、語彙拡張前のMixtral Tokenizerで約400Bほどのものです。 特にその中で大部分を占めるCommon Crawlをベースとしてデータセットを作った過程について解説します。 データセットの概要 Common Crawlについて warcとwet データセット作成方針 前処理の流れ 1. 日本語の簡易判定、w
こんにんちは、次世代システム研究室のT.I.です。 前回のBlogでは、現在実用化されている量子コンピュータ(NISQデバイス)の機械学習への応用を紹介しました。今回も引き続き量子コンピュータの話題として、量子計算に基づいた自然言語処理(参考文献 [1-5]) について解説したいと思います。 TL;DR 最近、量子コンピュータを用いた自然言語処理の実証実験がCambridge Quantum Computing (CQC) によってなされました。 この量子自然言語処理のモデル(DisCoCat)では、文章を単語のネットワークに書き換えて、それを量子回路に変換し実行します。その出力結果を文章の真偽として、教師データを元に量子回路のパラメータを学習させます。その結果、簡単な推論タスク(ex. Alice is rich. & Alice loves Bob. ⇒ Is Alice who lo
はじめに どうも、はっしらです。 超久しぶりの投稿です。 この記事が面白いと思った人はブックマークお願いします！！ 私は現在中学3年生で、Pythonっていうプログラミング言語をやってます。 はじめに 素数で作曲 どーゆこと？ 着目したこと これを、、、 コード 素数で作曲 今回、素数とピアノの鍵盤を対応させて、曲を作ってみました。 まず、こちらをお聞きください。 www.youtube.com 意外と曲になってますよね。 どーゆこと？ 着目したこと 今回、着目したのは「数字根」というものです。 簡単に言うと、「ある数の各桁を、一桁になるまで足していく」というものです。 この操作を、連続する素数にやってみます。 すると、 2, 3, 5, 7, 11, 13... は、2, 3, 5, 7, 2, 4... ってなりますよね。 これを、、、 1: 261.626,#ど 2: 293.665
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Wordleの最善手をめぐる巷説と、真の答え - セミになっちゃた
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
Hacking the JavaScript Lottery
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog
OpenAI の Realtime API の使い方｜npaka
競馬必勝本は本当に当たるのかを検証！〜Pythonで実装する馬券自動選択ツール〜 - エニグモ開発者ブログ
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
BlenderとPythonとUnityで巨大な立体迷路を作成する - Qiita
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イチからつくるLLM（１）｜ディープラーニングネイティブ
ChatGPT および API統合 のためのMCPサーバ構築｜npaka
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FractalDB：内製分散DBaaSに対する最適化ヒント句の実装（インターンレポート）
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はじめての自然言語処理 spaCy 3.0 で Transformer を利用する | オブジェクトの広場
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量子自然言語処理〜量子回路で文章を理解する〜 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
【Python数学】素数を使った曲の作り方を解説 - 高専生のはっしらブログ