(追記)本記事で使用しているLINE Notifyが2025/3/31にサービス終了します。今後はLINE Messaging APIへ通知するよう変更した以下記事のツールを代わりにご使用ください。 こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です! みなさんは、利用中の AWS 料金を逐一把握されていますでしょうか？ リソースの消し忘れ等で、いつのまにか AWS からの請求額がとんでもない事になっていた...という体験談を持つ方もいらっしゃるかと思います。(私もその一人です) 上記の対策として、以下の記事のように、AWS の請求額を毎日通知するシステムを構築し、確認する方法が挙げられます。 こちらのシステムは非常に便利なのですが、 Slack への通知が前提となるため、普段 Slack を利用していない方からすると多少扱いづらいかもしれません。 そこで今回は、上記のシステムを少し
Introducing Amazon S3 Vectors: First cloud storage with native vector support at scale (preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon S3 Vectors: First cloud storage with native vector support at scale (preview) Today, we’re announcing the preview of Amazon S3 Vectors, a purpose-built durable vector storage solution that can reduce the total cost of uploading, storing, and querying vectors by up to 90 percent. Amazon S3 Vectors is the first cloud object store with native support to store large ve
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
MCP Python SDK のドキュメント｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク
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
The Scary Thing About Automating Deploys - Engineering at Slack
Most of Slack runs on a monolithic service simply called “The Webapp”. It’s big – hundreds of developers create hundreds of changes every week. Deploying at this scale is a unique challenge. When people talk about continuous deployment, they’re often thinking about deploying to systems as soon as changes are ready. They talk about microservices and 2-pizza teams (~8 people). But what does continuo
LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説 - Algomatic Tech Blog
はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative Agents, ChatDev, Mind2Web, Voyager, MetaGPT, Self-Recovery Prompting, OpenCodeInterpreter, AutoAgents などなど、大規模言語モデル (LLM) の抱負な知識および高度な推論能力を活用した LLM エージェント (AIエージェント) が発表されています。 直近ではコード生成からデバッグ、デプロイまで自律的に行う
Note: This blog post is also available as a documentation page on Transformers. Large Language Models (LLMs) such as GPT3/4, Falcon, and LLama are rapidly advancing in their ability to tackle human-centric tasks, establishing themselves as essential tools in modern knowledge-based industries. Deploying these models in real-world tasks remains challenging, however: To exhibit near-human text unders
はじめに 従来のフレームワークにおける課題 Optunaの設計思想 optunaの理論 Define-by-run APIの理論と実装 サンプリングアルゴリズムの理論 効率的な枝刈り（Pruning）メカニズム 分散最適化の理論とアーキテクチャ ストレージバックエンド トライアルの同期と非同期実行 実際のユースケースと性能評価 ベンチマーク評価の理論的枠組み TPEとCMA-ESの組み合わせによる性能向上 実世界での応用例 システムの拡張性と実装の詳細 カスタムサンプラーの実装 カスタム枝刈り手法の実装 実装上の最適化とパフォーマンスチューニング データベースアクセスの最適化 メモリ使用量の最適化 並列処理の効率化 ハイパーパラメータ探索の最適化 実践的な使用方法とベストプラクティス 探索空間の設計 目的関数の設計 計算リソースの最適配分 実装例 高度な機能とカスタマイズ マルチ目的最適化
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
かれこれ一ヶ月弱くらいBitNetと格闘している。BitNetは、Microsoftが発明したと主張している1-Bit(1.58ビットとも言われる)量子化ニューラルネットワークのことだ。 僕はその辺に落ちてるコードを使って最初の最初はlossが2くらいまで下がったのだが、そもそもLLMはlossが1を切らないと実用性がない。 それ以降は6とか良くて5とかなのでたまたま最初に試したのがうまく行ったようだ。 しかしいつまで経っても良くならないのでBitNetの性質を根本的に見直す必要があるのでは?と思い、初心に帰って論理回路を学習させようとした。 BitNetのコードベースははちさんのコードと、Microsoftの公式な論文の実装を併用した。 まず試したのはこのようなコード from bitnet import * import torch from torch import optim im
Since our launch of the Mojo programming language on May 2nd, more than 120K+ developers have signed up to use the Mojo Playground and 19K+ developers actively discuss Mojo on Discord and GitHub. Today, we’re excited to announce the next big step in Mojo’s evolution: Mojo is now available for local download – beginning with Linux systems, and adding Mac and Windows in coming releases. While the Mo
Agentic GraphRAG for Commercial Contracts | Towards Data Science
In every business, legal contracts are foundational documents that define the relationships, obligations, and responsibilities between parties. Whether it’s a partnership agreement, an NDA, or a supplier contract, these documents often contain critical information that drives decision-making, risk management, and compliance. However, navigating and extracting insights from these contracts can be a
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
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
I want to write a post about Pitchfork, explaining where it comes from, why it is like it is, and how I see its future. But before I can get to that, I think I need to share my mental model on a few things, in this case, Ruby’s GVL. For quite a long time, it has been said that Rails applications are mostly IO-bound, hence Ruby’s GVL isn’t that big of a deal and that has influenced the design of so
Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models
Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Aitor Lewkowycz∗, Anders Andreassen†, David Dohan†, Ethan Dyer†, Henryk Michalewski†, Vinay Ramasesh†, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur∗, Guy Gur-Ari∗, and Vedant Misra∗ Google Research Abstract Language models have achieved remarkable performance on a wide range of tasks that require
Optunaで始めるハイパーパラメータ最適化 - Preferred Networks Research & Development
この記事は、電気情報通信学会会誌に寄稿した解説記事「Optunaで始めるハイパパラメータ最適化」の転載です。この記事のパワーアップ版ともいえる書籍「Optunaによるブラックボックス最適化」が2月21日に出版されます。Optuna開発チームのメンバーが、Optunaについてより詳しく、よりわかりやすく説明し、より豊富な事例を紹介していますので、ぜひ予約して発売日からお読みください！ 出典 柳瀬利彦, Optunaで始めるハイパパラメータ最適化, 電子情報通信学会誌 Vol.104 No.7 pp.728-733 2021年7月 ©電子情報通信学会2021 Abstract 機械学習アルゴリズムの性能を引き出すためには，ハイパパラメータをデータやタスクに応じて適切に調整する必要がある．本稿では，その自動的な調整のためのツールとして，オープンソースのハイパパラメータ最適化フレームワークであるO
はじめての自然言語処理 Hugging Face Transformers で T5 を使ってみる | オブジェクトの広場
前回が分量的にやたらと重かったので、今回はその反省(反動?)を踏まえて軽い感じでいってみます。第7回で紹介した T5 ですが Hugging Face の Transformers でもサポートされてますので、その使用方法をご紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は久しぶりに T5 の話です。T5 に関しては第7回、第8回で一度紹介しているので、未読の方は記事に目を通してから戻ってきて頂けると、より理解がしやすいと思います。 さて、 T5 ですが Google のオリジナルコード(以下 “t5"と記述)1は敷居が高いと感じる方もいらっしゃるのではないでしょうか。 Estimator API ベースのコードや gin による設定など慣れていないと、とっつきにくいのではないかと思います。 そこで今回は Hugging Face の Transformers 2を使って T5 を動かす方法
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
The Art and Mathematics of Genji-Kō by Oran Looney November 26, 2024 Math Visualization History Python You might think it’s unlikely for any interesting mathematics to arise from incense appreciation, but that’s only because you’re unfamiliar with the peculiar character of Muromachi (室町) era Japanese nobles. There has never been a group of people, in any time or place, who were so driven to displa
インターネットの世界にニュースが溢れる昨今、満足度が高いものを的確に読みたいという方も多いかと思います。そのためには、見るニュースをどれにするか判断することが必要になります。そこで、ニュース全体の主旨を短い文章で表す要約の価値が高まっています。 自然言語処理における要約は、大きく２つに分けられます。それは、抽出型と抽象型です。抽出型は、文章の中から重要な文を抜き出すことで要約を作ります。要約として選ばれた文は元の文章にあるものなので、方向性が大きく異ることや誤字脱字がうまれる可能性は低いです。しかし、要約として選ばれた文のそれぞれは関係があるわけではないので、流暢な要約にならないことも多いです。それに対して、抽象型は人間が作るように要約としての文章の流暢さを考慮しながら作ります。本来人間がほしい要約はこちらになりますが、抽出型に比べると難易度が上がり、全く意味がわからない文章になる可能性も
Accelerate Python code 100x by import taichi as ti | Taichi Docs
Python has become the most popular language in many rapidly evolving sectors, such as deep learning and data sciences. Yet its easy readability comes at the cost of performance. Of course, we all complain about program performance from time to time, and Python should certainly not take all the blame. Still, it's fair to say that Python's nature as an interpreted language does not help, especially
【GROMACS】Umbrella samplingによるMD simulation 【In silico創薬】【SMD】 - LabCode
Windows 11 Home, 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700, 64 ビット オペレーティング システム、x64 ベース プロセッサ, メモリ：32GB Umbrella Samplingの概要と目的Umbrella Samplingは、分子がめったに起こさないような状態変化（たとえば、タンパク質同士が離れるなど）を詳しく調べるための計算手法です。通常の分子動力学（MD）では、エネルギー的に安定な状態にとどまりやすく、重要な変化が起こる確率が低いため、十分な情報が得られません。 たとえば、タンパク質AとBがくっついている状態から、少しずつ離れていく様子を観察したいとき、まずAとBを少しずつ引き離すSteered Molecular Dynamics（SMD）などのシミュレーションで、さまざまな距離の構造を取得します。その中から、0.5nm、0.7
prompts.chat
Welcome to the “Awesome ChatGPT Prompts” repository! While this collection was originally created for ChatGPT, these prompts work great with other AI models like Claude, Gemini, Hugging Face Chat, Llama, Mistral, and more. ChatGPT is a web interface created by OpenAI that provides access to their GPT (Generative Pre-trained Transformer) language models. The underlying models, like GPT-4o and GPT-o
Stable DiffusionがIntel MacBook Proで動いたのでメモ - cBlog
PyTorchのバックエンドとしてMPSを使い、Stable DiffusionがM1 Macで動いたと聞いた。MPSはMetal Performance Shaderのことらしい。 ほい？ MetalならIntel MacのRadeonでも動くのでは？としてやってみた。 環境 2.3 GHz 8コアIntel Core i9 AMD Radeon Pro 5500M 8 GB macOS Monterey 12.5.1 Homebrewで入れたminiforge 追記4 GitHubに上げました。 github.com 普通に入れる 以下を参考にした： https://rentry.org/SDInstallGuide ダウンロードする。 % git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git % cd stable-dif
はじめての自然言語処理 文章ベクトル化モデルと ResNet50 で CLIP 風のモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP は画像とテキストを同じ多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。簡素化された（非公式）実装が公開されているので、日本語で動かして見ましょう。 1. はじめに 今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP1 は OpenAI が発表した画像とテキストを同一多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。 オリジナルの CLIP は (画像,テキスト) の 4 億ペアを使い、バッチサイズ 32,768 でスクラッチから学習したようなので、とても Colab では動かせません。また公式実装2も公開されていますが、こちらは事前学習済みのモデル
The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
Deep learning is a field with intense computational requirements, and your choice of GPU will fundamentally determine your deep learning experience. But what features are important if you want to buy a new GPU? GPU RAM, cores, tensor cores, caches? How to make a cost-efficient choice? This blog post will delve into these questions, tackle common misconceptions, give you an intuitive understanding
一枚絵があれば動く。Talking-Head-Anime-3のインストールして、ポーズデータでスムーズに動かすーAPI編｜めぐチャンネル
夜宣伝 1枚の立ち絵イラスト用意があればモデリングやパーツ分け不要ですぐにVTuberになったりできます！ Talking Head Anime 3 SWhttps://t.co/hKO1VfCDmz Talking Head Anime 3 SW Plus (NDI, Spout出力対応＆個人商用利用可ver.) https://t.co/7Gy2oAoIG3 https://t.co/y0amBEd2V2 — あわいろ (@pale_color) January 30, 2024 Talking Head Anime 3に需要はあるのか手軽に動かしたい、2Dや3Dの制御は大変、キャプチャして変換をするにはちょっと作業が重い、など、とにかくかんたんに動くキャラが欲しいという方々向けです。手や足は動きませんし、物理演算をするわけでもないので髪の毛は揺れませんが、上半身は十分にスムースに動い
For demonstration purposes, we'll fine-tune the multilingual version of the small checkpoint with 244M params (~= 1GB). As for our data, we'll train and evaluate our system on a low-resource language taken from the Common Voice dataset. We'll show that with as little as 8 hours of fine-tuning data, we can achieve strong performance in this language. 1{}^11 The name Whisper follows from the acronym
Understanding the core class design and usage via its evolution Years ago, my studies into the Ruby Evolution started with the persuasion that mastering the programming language to express one’s intentions clearly and efficiently may grow significantly by understanding how it evolved and what intentions were put behind its various elements. Moving back through the history of a change of some eleme
はじめての自然言語処理 ELYZA 日本語 Llama 2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 | オブジェクトの広場
今回は Elyza さんの日本語 Llama 2 指示応答モデルをファインチューニングし、vLLM にデプロイして高速に推論してみます。70 億パラメータモデルならギリギリ Tesla T4 x 1 の構成でも float16 で動かせるかと思ったのですが、どうだったでしょうか。vLLM には OpenAI 互換の API インタフェースも備えているので、ついでに LangChain からも接続してみたり。 1. はじめに 今回は Elyza さんが公開されている大規模指示応答言語モデルである、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct1 をファインチューニングして vLLM で推論してみます。 そんな訳で今回あまり書くことがなく、動かし方だけサラっと書いて「動きましたー。では良いお年を～。」で締めることにします。 しかし、時代感覚無視の隔月連載でネタを
はじめに とある案件で一部処理をマルチスレッドを使って実装したが、マルチスレッドとマルチプロセスの違いもよく分かってないし、なんで処理が速くなるのかもなんとなくでしか理解してなかったので色々調べてみる。 マルチスレッドとマルチスレッド とりあえず以下の図から シングルスレッド(逐次処理)とマルチスレッド(並行処理)とマルチプロセス(並列処理)での処理の違いはこんな感じです。 そもそも PythonにはGIL(グローバルインタプリタロック)という仕組みがあり、複数スレッド下でもロックを持つ単一スレッドでしかバイトコードが実行できず、その他のスレッドは待機状態になる。 そのため複数のスレッドが同時に動作出来ないようになっており、Pythonにおけるマルチスレッド処理は基本的に複数の CPU コアを効率よく使って計算をすることが出来ない。 一方、マルチプロセスの場合はプロセスそれぞれにGILが存
Mastering Customer Segmentation with LLM | Towards Data Science
Unlock advanced customer segmentation techniques using LLMs, and improve your clustering models with advanced techniques Content Table · Intro · Data · Method 1: Kmeans · Method 2: K-Prototype · Method 3: LLM + Kmeans · Conclusion Intro A customer segmentation project can be approached in multiple ways. In this article I will teach you advanced techniques, not only to define the clusters, but to a
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
Type Parameters Proposal
Ian Lance Taylor Robert Griesemer August 20, 2021 StatusThis is the design for adding generic programming using type parameters to the Go language. This design has been proposed and accepted as a future language change. We currently expect that this change will be available in the Go 1.18 release in early 2022. AbstractWe suggest extending the Go language to add optional type parameters to type an
排他的論理和EORを機械学習で実現しようとしたらバタフライ効果が発生した？（その１） - しいたげられた🍉しいたけ
すみません、対象は斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』(O'REILLY) 読者限定の記事につき、新着お目汚しを避けるため日付をさかのぼって公開します。弊ブログでは、ときどきそういうことをやります。 2年半、放置しているシリーズがある。 watto.hatenablog.com 方針は、排他的論理和EORを実現する重み行列 W0 、定数ベクトル b0、重みベクトル W1、定数 b1 を、機械学習によって求めることだった。 今気づいたけど、中断しているエントリーでは排他的論理和をEORではなくXORと書いてしまっているな。不統一すみません。 念のため真理値表を示す。入力データ0と入力データ1に対する教師データ0が排他的論理和、教師データ1は排他的論理和の否定である。 入力0 入力1 教師0 教師1 0 0 0 1 1 0 1
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiitaに10本記事を書いて学んだ、読まれそうな記事の3つの鍵 「なんのために働いてるんだろう」 「自分のやっていること価値がない気がする」 そんなことをぼんやり思いながら、なんとなく始めたのが、Pythonと株式投資、そしてQiitaでのアウトプットでした。 最初は反響ほぼ無し。自信も実績もないから、やっぱりダメだなぁと思う毎日。 それでも10本目を迎えた今、気づいたことがあります。 読まれる記事には、それなりの“型”がある 手応えはすぐには返ってこないけど、蓄積すれば必ず何かが動く 技術記事にも、書き手の物語はちゃんと滲む（そう信
Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2023.02.10 Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ お久しぶりです。グループ研究開発本部・AI研究開発質の T.I. です。色々あって久しぶりの Blog となりました。今回は、趣向を変え、最近大幅に改良された Python のデータ可視化ライブラリである Seaborn の新しい機能を紹介します。昨年９月にリリースされたばかりということもあるのか、本邦どころか英語で検索しても解説資料は公式サイト以外はほぼ皆無(当方調べ)というレアな情報となります。 はじめに データ分析・機械学習などにおいて、データの様々な特徴を可視化しながらの調査・探索(Exploratory Data Analysis (EDA))は、対象の正確で深い理解には不可欠なアプローチと言えます。Python のデータ可視化ライブラリとしては、
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AWSサービス毎の請求額を毎日LINEに通知してみた | DevelopersIO
プロと読み解くRuby 3.4 NEWS - STORES Product Blog
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
Optimizing your LLM in production
optunaの理論 - tomtom58’s blog
BitNetでMNISTを学習させて見えてきた性質｜shi3z
Modular: Mojo🔥 - It’s finally here!
0.8.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
So You Want To Remove The GVL?
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
The Art and Mathematics of Genji-Kō - OranLooney.com
PytorchのTransformersのT5を使って要約モデルを作る - 見習いデータサイエンティストの隠れ家
Fine-Tune Whisper For Multilingual ASR with 🤗 Transformers
How it became like this? Ruby Range class
python マルチスレッド マルチプロセス - Qiita
What's New in Emacs 28.1?
活躍したいが会社が嫌だ。そうだQiitaに記事を投稿しよう。 - Qiita