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セミナーへのお誘い -- 巨人の肩に乗ろう! まず最初に、なぜ、このようなセミナーを企画したのかについて述べてみたいと思います。 大規模言語モデルの働きがよくわからない 第一の理由は、個人的なものですが、単純なものです。 それは、僕自身、大規模言語モデルの働きでよく分かっていないところがいろいろあり、もっとそれをよく理解したいと思っているからです。 意味の分散表現と、補助的にはAttentionメカニズムの理解を通じて、大規模言語モデルの生誕の地ともいうべき「機械翻訳モデル」の振る舞いは、だいたい理解できたと思います。 ただ、ChatGPT以降の、いわゆる「生成AI」の働きには、いろいろ謎があるように感じています。 大規模言語モデルの振る舞いには理由がある 今回のセミナーを開催した二つ目の理由は、生成AIの「飛躍」の不思議さを数え上げることではありません。むしろ逆の、「不思議に見えることに
2020/02/17 マルレク 「量子コンピュータの現在 -- 量子優越性のマイルストーンの達成 」概要 この間、量子コンピュータの世界で大きな動きがありました。 昨年(2019年)10月、GoogleのMartinisらは、科学誌 Nature上で、Googleが開発した53qubitの量子プロセッサー Sycamore が、普通のコンピュータで解けば1万年以上かかる問題を 200秒で解いたとして「量子優越性」を達成したと発表しました。https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5 この発表は、多くのメディアでも取り上げられ、ある政治家は「もはや、破れない暗号はない」とツィートし、またBitCoin が暴落するなど、大きな波紋を呼びました。今回の発表について言えば、これは誤解に基づく反応です。 このあたりの問題については、以前のマルレク
2020/03/27 マルゼミ「論理学 II」概要 「論理学 I」との関係について 前回の「論理学 I — 命題論理の演繹ルール」では、「推論する能力」の最も基本的な基礎である、論理的推論ルールにフォーカスしました。今回の対象は、数学的推論の基礎で、前回のセミナーの内容を前提とはしていません。前回のセミナーを受講していない人も、独立の内容として理解できると思います。「論理学 I」と今回の「論理学 II」で別々に展開してきた、論理的推論と数学的推論の接点については、次回の「論理学 III -- 型の理論」(「型の理論」入門に改題しました)で統一的に扱う予定です。 型のないラムダ計算 今回のセミナーで最初に学ぶのは、1930年代にチャーチが定式化した、「型のないラムダ計算」です。 基本的には、「引数」に対して値を返すものとして「関数」を捉えて、関数で表された式に対する「代入」と式の「変形」を、
MaruLaboのミッション MaruLaboは、技術と科学のアーリー・アダプターを主要な対象として、技術と科学の未来を展望する上で丸山が重要と考えるトピックについて、出来るだけ新しい情報を、出来るだけわかりやすく、出来るだけ多くの⼈に、無料で伝えていくことを⽬標にしています。 MaruLaboのセミナーは、基本的には、録画されたコンテンツの配信で、生放送ではありません。セミナーの日時に都合が悪い人も、申し込みいただければ、いつでも都合のいい時間に、何回でも講演ビデオを利用いただけます。表記の、例えば、「10/29 19:00~」は、コンテンツの配信開始の日時を表しています
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