東浩紀「訂正可能性の哲学」はAI関係者必読だ!｜shi3z
先週、今週とあちこちへ出張が続いているので、移動時間の合間、ネットが途切れる山奥にさしかかったあたりで東浩紀「訂正可能性の哲学」を読んだ。東さんの本はいつもそうなのだが、あまりの内容に驚愕した。 そして昨日はたまたま東さんにVisionProを体験させる約束をしていた日なので、会う前に一気に読み終えた。すごい。もっと早く読めばよかった。 東さんの本は基本的に「凄すぎる」ので、読むと影響を受けすぎてしまってしばらく自分の思考が戻ってこない状態になる。しかし最近の僕は、むしろ忙しすぎて誰かの思考を取り入れたいモードになっていたのだ。 その意味で、まさに今の時代に必要とされている本だと思うし、本当にすごい。10年前に上梓された「一般意志2.0」の続編でもあり、なおかつアップデートでもある。もちろん読んでなくても全然良い。 特に舌を巻いたのは、落合陽一の「デジタルネイチャー」や成田雄介の「無意識デ
もうみんなプログラマーになれるよ｜shi3z
僕の20年来の親友にnpakaというプログラマーがいるんだけど、彼はもう超凄い。何でもすごい。何でも書けるし何でも早い。本を書くのもプログラムを書くのも、新しいわけわかんない説明書がバグだらけの環境に慣れるのも早い。 んで、これまではちょっとしたことも難しいことも全部npaka(布留川君)に頼んでたんだけど、最近二人とも独立したからつまんないこと頼むのは悪いなと思って「あれはできるんだっけ」くらいのことは自分で何とかしようかなと思った。 それでChatGPTに「Swiftで⚪︎⚪︎やるにはどうすんの?」と聞いたら、Swiftについてほとんど何も勉強してないのに作りたいものが何となくすぐにできてきちゃって、でもまあやっぱりChatGPTだと知識が古いので詰まったらネットで検索すると、だいたい結局npaka(布留川君)のページが出てきてやはり信頼と実績の大先生(仲間内ではそう呼ばれている)です
LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した｜shi3z
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
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