OpenAIから、かなりすごい音声認識モデル Whisperが発表されました。特出すべき点は、教師付き音声68万時間という、かなりヤバめのデータ量で訓練しており、英語では商用の音声認識システムや人間の書き起こしに匹敵する性能とのことです。 社内でも日本語、ブルガリア語、韓国語で試してみましたが、すごい精度でした。日本語の場合、漢字の間違いが多々ありましたが、発音は大体あってそうでした。ブルガリア語は、ロシア語で認識されていました。韓国語は、完璧でした。 しかし、Githubに公開されたコードを見てみると、訓練コードが含まれておらず、公開の予定もないそうです。そこで、本記事では、Whisperの解説に加えて、Fine Tuningの方法を解説します。 ※ Fine Tungingを何となくで作成しているので、正確なコードではないです。気付いた点がありましたら、コメントください。 全てのコード

イントロダクションLOVEBITESという日本の女性メタルバンドの周辺がいまちょっと面白いことになっているので解説します。ヘヴィメタルに興味がない人も人間ドラマとして味わい深いのでよかったら読んでみてください。 LOVEBITESの動画には「私は今年70歳になるロックファンだが30年振りに夢中になれるニューバンドを見つけた」というような英語コメントが頻繁に書き込まれる。「LOVEBITES reaction」でYouTube検索すると膨大な量の海外リアクターの動画と、そこに書き込まれた膨大なオタク早口の英語コメントを見つけることができる。Wikipediaは日本語版より英語版の方がはるかに充実している。そういう存在のバンドだ。 LOVEBITES前夜世界中の音楽チャートがヒップホップやR＆Bといったダンスミュージック中心になってもう長いこと経つ。そんな中で日本のチャートは異様なほど独自の多

英語学習の強い味方、ChatGPT。 指示の出し方ひとつで、生成される文章のパフォーマンスが大きく変わることを知っていましたか？ ChatGPTが欲しい答えをくれないのではなく、私たちの指示の出し方が悪かったのです。 この記事では、noteのCXO深津貴之さんが提唱した、ChatGPTに最高の仕事をさせる「深津式汎用プロンプト」を英語学習に適用する方法を紹介します。

前回https://anond.hatelabo.jp/20230226215255 [26日23:56]https://yoppymodel.hatenablog.com/entry/2023/02/25/233355 で反論いただきました。とりいそぎですが、 じゃあ明日の12時くらいまでに再反論お待ちしてます。 申し訳ないのですが、27日24時までに延ばしていただけますか？　明日も仕事があるのでもう寝たいです。 [1:44]返答書き上がりました。みなさん明日も頑張りましょう。以下返答です。 返答を受けてのレスポンス以下、クローズしたQAに取り消し線を引きます。 A：前回からの質問に対して回答いただけなかった部分A-1：ヨッピーはあれ書いたとき「自分たちの身内の行動」にめちゃくちゃ説得力があると思ったんじゃない？/ヨッピーはあの文章の流れで自分たちの「仲間内」の例を挙げることが、ご自身の