はてブログ

はてなブックマーク新着エントリーの過去ログサイトです。



タグ 推論

新着順 人気順 5 users 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 users
 
(1 - 22 / 22件)
 

OpenAI o1の開発者がo1の仕組みなどについて語るインタビュー(日本語訳と感想)|IT navi

2024/10/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 137 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip インタビュー IT navi OpenAI o1 感想 開発者

ソーニャ・ホアン: 本日はノーム、ハンター、イルゲをお迎えしました。3人はOpenAIのプロジェクト・ストロベリー、別名o1の研究者です。o1はOpenAIが初めて本格的に取り組んだ汎用推論時計算で、推論、思考連鎖、推論時スケーリング則などについてチームと話し合うのを楽しみにしています。 o1への確信ソーニャ・ホアン:... 続きを読む

「現在のLLMに真の推論は困難」──Appleの研究者らが論文発表

2024/10/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 522 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip LLM 論文 Apple 限界 米Apple

米AppleのAI研究者らは10月7日(現地時間)、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」(LLMにおける数学的推論の限界を理解する)という論文を発表した。 この論文は、LLM(大規模言語モデル)が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、とい... 続きを読む

M1MacでOllamaを試したら爆速で驚いた

2024/05/18 このエントリーをはてなブックマークに追加 158 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Ollama LLM 爆速 CUDA MacOS

はじめに いつもNVIDIAが載っているWindowsで楽しくLLMを動かしたり生成AIライフを楽しんでいますが、今回はMacOSでOllamaを入れてLlama3を動かしてみました。 スペック: Apple M1 Pro(16 GB) 少し前だとCUDAのないMacでは推論は難しい感じだったと思いますが、今ではOllamaのおかげでMacでもLLMが動くと口コミを見かけ... 続きを読む

飲み屋で隣の席にいる、おそらくまだ付き合っていないカップルの男性「この前は酔って電話しちゃってごめんね」→女性の反応がえっち過ぎた

2024/03/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 152 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 飲み屋 ごめん 数理 カップル 反応

sho_yokoi @sho_yokoi (理解|納得)のための(説明|正当化|推論|議論)を担う(言語|知識)の数理と上達の方法論とインセンティブデザインとアナログゲームに興味があります。En: @sho_yokoi_ cl.ecei.tohoku.ac.jp/~yokoi/ sho_yokoi @sho_yokoi 飲み屋で隣の席にいる、おそらくまだ付き合っていないカップルの男性「この前... 続きを読む

1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も

2024/02/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 645 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 春節 1ビットLLM 怒涛 GPU不要 加算

1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信... 続きを読む

LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した|shi3z

2023/08/15 このエントリーをはてなブックマークに追加 680 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip shi3z 言語モデル line LLM prompt

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.en... 続きを読む

Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 - Qiita

2023/02/18 このエントリーをはてなブックマークに追加 163 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Transformer クローリング Qiita 精度向上

Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 作ったもの DLsiteの新作音声作品をクローリング -> 好みかどうか推論 -> 好みならSlack通知をするシステムを完全サーバーレス(AWS SAM)で構築しました。さらなる精度向上のため、Slackメッセージのボタンをも... 続きを読む

たわわ広告の件でid:sametashark氏との対話と、議論が噛み合わない理由の推論 - 罰を受けて罪を償う

2022/04/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 254 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Shin-Fedor 対話 議論 たわわ広告 諸々

※この記事は「日経新聞たわわ広告問題」をはじめとする諸々のあれこれを知らない方には全く意味不明かと思う。あしからず。 はじめに id:sametashark氏との対話全編(無編集) sametashark氏を名指しでコメントした理由 前提:id:Shin-Fedorのたわわ広告へのスタンス 今回の議論のまとめ(id:Shin-Fedor視点) うまく伝... 続きを読む

何故フェミニストが政治的に「正しい女体」を決めるのか?新月さんが巨乳差別に怒りの声を上げる - Togetter

2020/06/29 このエントリーをはてなブックマークに追加 307 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Togetter 新月 タイト Note フェミニスト

リンク note(ノート) 30 users 3 何故、フェミニストが政治的に「正しい女体」を決めるのか?|新月|note タイトルの通りです。何故、私がそのように感じたのかを最初に説明します。これはあくまでも私の推論であり、考察の域を出ない事を最初に明記しておきます。また、これは投げ銭方式の記事です。 ・何故、タイト... 続きを読む

ブコメがひどい。水曜日のダウンタウンとやらによれば志村けんは日本の知名度ランキング15位。そんな人が感染してるなら、実際の感染者は200人よりはるかに多いのでは、という推論が、

2020/03/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 513 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 志村けん 水曜日 ブコメ ダウンタウン 感染者

ブコメがひどい。水曜日のダウンタウンとやらによれば志村けんは日本の知名度ランキング15位。そんな人が感染してるなら、実際の感染者は200人よりはるかに多いのでは、という推論が、そんなに変か? 続きを読む

WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 - Publickey

2019/12/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 177 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Publickey JavaScriptライブラリ ソース

WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 Googleがオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowの1つとして、Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルによる推論の実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」があります。... 続きを読む

Google、プログラミング不要で“機械学習”試せるサイト公開 - ITmedia NEWS

2019/03/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 542 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip プログラミング 機械学習 ITmedia News 訓練 人々

サイトは、Googleが8月にリリースした、ブラウザ上で機械学習の訓練と推論を実行できるJavaScriptのライブラリ「deeplearn.js」を用いて作られた。サイトのソースコードはGitHub上に公開している。 Google Creative Labのデザイナーであるバロン・ウェブスターさんは、ブログで「機械学習について興味がある人々が、もっ... 続きを読む

Google、プログラミング不要で“機械学習”試せるサイト公開 - ITmedia NEWS

2017/10/04 このエントリーをはてなブックマークに追加 542 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip プログラミング 機械学習 ITmedia News 訓練 人々

サイトは、Googleが8月にリリースした、ブラウザ上で機械学習の訓練と推論を実行できるJavaScriptのライブラリ「deeplearn.js」を用いて作られた。サイトのソースコードはGitHub上に 公開している 。 Google Creative Labのデザイナーであるバロン・ウェブスターさんは、ブログで「機械学習について興味がある人々が、もっと簡単に機械学習を試せるようにしたかった」と... 続きを読む

ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews 開発者ブログ

2017/03/08 このエントリーをはてなブックマークに追加 491 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ニューラルネットワーク SmartNews GaN 進展 徳永

こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研... 続きを読む

作者さんを応援するにはリアル書店での購入がおすすめな理由/その一冊が複数冊をつれてくる 読書猿Classic: between / beyond readers

2017/01/02 このエントリーをはてなブックマークに追加 260 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip between beyond readers インパクト

今回のテーマは本を読む前のこと、書籍を手に入れることに関わる話である。  この記事を見ている人は、書籍を買うのに大きく分けて二つの選択肢を持っている。  ひとつはネット書店で購入すること、もうひとつは街のリアル書店で購入することである。  どちらで買っても同じ一冊だが、出版と書店を巡る様々な関係性のために、そのインパクトはネット購入とリアル書店購入で少々違ったものになる。  以下では、推論を交えて... 続きを読む

東京大学 杉山・佐藤研究室

2016/11/03 このエントリーをはてなブックマークに追加 285 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 東京大学 データマイニング Japanese アルゴリズム

東京大学 杉山・佐藤研究室:機械学習と統計的データ解析 機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発,及び,実問題への応用研究を行っています [ English | Japanese ] 研究概要 教科書 機械学習のための確率と統計 イラストで学ぶ機械学習:最小二乗法による識別モデル学習を中心に 統計的機械学習 統計的学習の基礎:データマイニング・推論・予測 パターン認識と機械学習 強くな... 続きを読む

複雑に絡んだ要因を論理の力で解きほぐす/PythonとJupyter でブール代数アプローチをやってみた 読書猿Classic: between / beyond readers

2016/06/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 186 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 演算 アタマ between 利点 読書猿Classic

計算は、慣れない人のアタマには負担だが、規則通りに進めていけばいいという利点がある。  たくさんの要素を扱ったり、複雑に込み入った推論を進めることもまた、人には負担の大きい作業だが、計算の形に変換することができれば、途中過程を規則的な繰り返し作業に置き換えることができる。たとえば機械に手伝ってもらえる。    今回、紹介するのは、数値化/統計的処理が難しい事象や、質的研究について、計算=演算の力を... 続きを読む

数学を教える人が読んでおきたい論理の本 - hiroyukikojimaの日記

2015/02/18 このエントリーをはてなブックマークに追加 343 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip hiroyukikojima 論理 数学 冊数 拙著

23:18 ぼくは、以前から、論理とゲーム理論とをクロスオーバーさせた本を書きたい、というテーマを持っており、それは拙著『数学的推論が世界を変える〜金融・ゲーム・コンピューター』NHKブックスで果たすことができた。この本を書くために、今まで、けっこうな冊数の数理論理学の教科書を読んできた。その中でめぐりあったのが、ゲンツェンの自然演繹と呼ばれる推論規則のセットであった。推論規則というのは、数学の証... 続きを読む

推論の基本「演繹法」と「帰納法」を使い分けて考える力を身につけよう - NAVER まとめ

2014/04/01 このエントリーをはてなブックマークに追加 592 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip NAVER 演繹法 帰納法 方法 更新日

論理的に推論するための方法、「演繹法」と「帰納法」の違いを知て思考力を身にうけよう 更新日: 2014年04月01日 続きを読む

JSXよりHaxeがイケてる3つの理由 - みずぴー日記

2012/06/04 このエントリーをはてなブックマークに追加 114 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip jsx みずぴー日記 Numb haXe Number

Javascriptを生成できる言語『JSX』がリリースされました。めでたいですねー。ただ同じくJavascriptを生成きるHaXeのことが忘れられている気がするので、宣伝します。 ステマじゃないよ!型推論がイケてる現時点でJSXには型推論が実装されてないので、関数を定義するには全ての型を書く必要があります。 // JSXだよ! function add(x : number, y : numb... 続きを読む

麻生失言について推論している内にオリジナルが公開されてしまったのだけど、まあ、私の推論はこうでした。 - finalventの日記

2009/08/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 228 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 言明 finalvent 原典 コンテクスト 文脈

オリジナル⇒首相「金ないのに結婚するな」 : 動画 - 47NEWS (よんななニュース) で推論はこう。 その前に原則全体のコンテクスト(文脈)を理解する。(1)問いに答えている、(2)若者に人生経験者が結婚を説いている。「(2)若者に人生経験者が結婚を説いている」の話題は何か? 尊敬ということ。話者のポジションを理解する。(麻生さんはカトリック信者だ)具体的なディテールは原典に近い矛盾する言明... 続きを読む

RDFとセマンティック・ウェブの現在

2005/06/16 このエントリーをはてなブックマークに追加 113 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip セマンティック RDF オントロジー unicode URI

セマンティック・ウェブのレイヤーケーキ URI, Unicode, XMLを基盤に ウェブの蓄積をベースにグローバルなデータ(OpenWorld)を扱う マシンが読める形でデータや知識を共有 RDFによるシンプルで柔軟なデータ形式 RDFS 、オントロジーによる語彙と知識の記述 推論規則と論理フレームワーク 述語論理、記述論理を用いた推論、高度な検索 検索結果をエージェントが判断してさらに処理を継... 続きを読む

 
(1 - 22 / 22件)