比戸
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ダイキン工業（株）テクノロジー・イノベーションセンター技師長 / 元LeapMind社外取締役 / 元Preferred Networks / 元IBM東京基礎研 / Tweets are my own.
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個人のパフォーマンスに関して、森博嗣が「少し体調悪くても絶対維持できるのを100%と定義して仕事受けるべきで、何かを犠牲にして達成した瞬間的な最大値を自分の実力と思い込んで"俺はこんなもんじゃない、最近調子悪い"って年中言い続けるのはおかしい」みたいに言ってて、考えを改めた。
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“日本進出を検討”「ChatGPT」開発のオープンAI・アルトマンCEOが岸田総理と面会
『G7首脳と面会するのは初めて』へぇ〜。
リスクに対応する柔軟かつ現実的な法制度を作り世界に先駆けて活用を促すのが日本の生きる道だと思うので、霞が関頑張ってほしい（国産LLMとは別）
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私事ですが10年以上お世話になったPreferred Networksを退職し、ダイキン工業で働き始めました。「空気で答えを出す会社」でAI技術活用を中心に製造業DXへ貢献しつつ、関西と東京を行き来してスタートアップ・アカデミア連携にも関わるので、今後ともよろしくお願い致します。（住まいは東京のまま）
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前職の偉い人が全体会議の公開質問で「人事評価の基準を明確化して欲しい」と言われた時、「基準を定量化して公開すると皆さん頭がいいのでそれに特化しちゃう、でも研究組織としてそれは不健全なのでやりません、ごめんね」と仰ってたけど、その重要性を今噛み締めている
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Googleで知りたいこと何を検索しても上の方に「○○について、気になりますよね。そこで今回は○○について調べてみました！」みたいな長ったらしいまとめサイトしか出なくなったの、明らかにウェブの退化だよな…
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某社の採用、自分からコンタクトしてきて「貴方のような優秀な人をぜひ採用したく、つきましては、オマエの専門なに？何ができんの？うちの会社にどう貢献できんの？だってエンジニアならうち入りたいでしょ？」っていう意味のこと言われて心底あきれたけど、どうも今もあまり変わってなさそう
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PFNの本が出ます。西川と岡野原、経営陣二人が赤裸々にこれまでの会社の歴史と経営判断の理由、社内文化、これから目指す方向について語っています。よろしければ是非。
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今年情報系大学生になった人へ：微積の単位落としても、専門や第二外国語落としても、学科の女子率の低さに絶望しても、大学デビューに失敗しても、サークルで浮いても、びっくりするくらい恋人が出来なくても、留年しちゃっても、とにかく線形代数と確率統計だけは真面目にやるといいよ
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某大臣発言の”バカなやつ”に下線引いて「この時の主人公の気持ちは？(1)友人の死を惜しんでいる(2)死人を貶している」という国語の問題にしてみよう。小学生でも9割方(1)を選ぶよね。けど文章のプロである新聞記者様は(2)が好みらしいんだ。恥知らずだね。
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Pythonから機械学習/深層学習、そのための数学基礎まで学べるオンライン教材が出ました！Chainerサイトで公開し極めて好評だった「Chainerチュートリアル」をベースに、PyTorch対応になってます
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 | 株式会社Preferred Networks
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昨日初めて会った若手社員（ダイキン情報技術大学の修了生）からのメール：
「勝手ながらGitHubを一通り拝見させていただきました」
いいねいいね、ヒリヒリする！
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日本気象協会が予測誤差を最大40％改善、経済効果1800億円の商品需要予測に適用
生成AIで天気図を画像として〜みたいな話ではなく、説明変数に入れる海域を拡大→LASSO回帰で多重共線性を押さえて精度向上してるの、L1正則化推しとしてはグッと来る。
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Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開
スタバで隣の男性が熱心にノート取ってるなと思ったらこの教材で、本当に広まってるのだなぁという実感を得ました。深層学習の手前の数学的基礎からChainerを使ったチュートリアルまで、無料で試せます！
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Andrew Ng教授が、Elon Muskらの提唱した「GPT-4を超える大規模言語モデル開発の6ヶ月禁止」を批判。
AI利用にリスクがあるのは事実だが開発禁止は実現困難であり、新しい技術の応用や競争を阻害すべきではなく、代わりに透明性や監査に関する規制を整備するほうが現実的と。
私も同じ意見です。
1/The call for a 6 month moratorium on making AI progress beyond GPT-4 is a terrible idea.
I'm seeing many new applications in education, healthcare, food, ... that'll help many people. Improving GPT-4 will help. Lets balance the huge value AI is creating vs. realistic risks.
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自分も米国に3年住んだけど、欧米人、特に白人知識階層の意見、あるいは単なる新聞の記事を引っ張ってそれを世界の常識・真実と喧伝し、日本やそこで暮らす国民を見下す在外日本人、���当に好きになれなかった。Twitterにもよくいる。
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Sam Altmanが「AI開発は免許制にすべきと言った」というニュース、こういうのは日本語記事の見出しだけで類推すると誤解しがちなのでなるべく英語の詳細なソースに当たるようにしている。
今回はTIMESとForbesを読んだけど、やはりニュアンスは異なる（続）
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羽生結弦が演技の芸術性と高難度ジャンプの両立について説明されて「芸術とは正しい技術、徹底した基礎によって成り立つと考えています」みたいに答えてるの凄いなって思った
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AI人材をどうやって採用するかの施策に多くの時間とリソースが費やされるにも関わらず、社内に実はいるAI人材はGPU購入の予算が全く通らず能力を発揮できていない、みたいなことが起きている雰囲気を感じる
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しかし昔Excelのイルカがあれだけ嫌われてたMicrosoftが、対話型AIで一躍主役に躍り出るなんて誰が想像しただろう…
AIりんなを思い出しても、対話エージェントへの熱意はずっとあって、投資を継続してきたとも言えるけど。
何かその辺の伝統があったりするのだろうか。
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"Pythonで機械学習のプログラムを書いていてテンソルのshapeが途中で合わなくなってしまい、とりあえずprintで変数のshapeを出力してデバッグをするという作業をした経験は多くの方がお持ちだと思います。"
これは関係者に必ず刺さる問題意識。
【PFN2019インターンブログ】インターンの服部桃子さんによる寄稿です。ニューラルネットワークを記述しているPythonスクリプト中の式の型とshapeを "半"静的に推論する機能の開発に取り組んでいただきました。
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PFNはすごい成功してる（した）みたいに思われてることもあるけど、まだほんの少ししか成し遂げてないし、浮足立ったら、一つ間違ったら、会社なんてすぐ潰れるくらいの緊張感を持ち、正気を保ってやるべきことをやり続けるのが大事。天国や抜け道やイージーモードなんてどこにも無い
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機械学習応用で素晴らしいビジョンがあったスタートアップが2年で瀕死。多くの顧客候補がその課題をぜひ解いてほしい、金なら払うと約束しても、実際にはデータが出てこないことが往々にして起きるが、ML研究者は対抗策を持たない。まずは小さくても価値を届けるのが先、と。
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「自前開発してきたAIモデルが、基盤モデルのゼロショット推論に負ける日」は、今AI開発してる人全員が意識しないといけない。
それは来年？5年後？10年後？永遠に来ない？自分のドメインの難しさ・特殊性とAIの技術進化スピードからその日を予測して、今の行動を選ぶしかない。
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2週間北米にいて思ったのは、日本では国産LLMやChatGPTのプロンプトエンジニアリングの議論が主で、LLMを使った新しい応用やサービスに燃えてる人たちが相対的に少ないんじゃないかということ。
水面下では色々走ってると期待してるけど、自分もユーザー企業側の立場から色んな仕込みを進めていこう。
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OpenAI Japanの設立イベントにユーザー企業としてご招待頂いて参加してきました。他にも業界のキーパーソン、CIO/CDOクラスの方々と情報交換できて良い機会ました。ダイキンでの生成AI活用を推進してまいります。
長崎さんが長年のクセで「エイダブリュー…」と言いかけて会場爆笑でした。
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「周囲のロボット関係者たちや知人たちには、『焼肉きんぐ』板橋前野町店に足を運ぶことを猛烈に進めている。読者の皆さまにもぜひ足を運んでもらいたい」
焼肉店で感嘆…初めて見た、「使い倒されている」サービスロボットの姿 森山和道の「ロボット」基礎講座｜ビジネス+IT
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実は逆はすでに起こってます（PFN手法提案者がPFN社にJoin）
Positive factor networks: A graphical framework for modeling non-negative sequential data [B. Vogel, 2008]
しかも彼はこの手法についてググっててPFN社を発見して応募したという。
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待遇の話に引きずられちゃうけど、どれだけ社員がコストかけて選考問題考えて採点して面接してるかとか、2ヶ月集中できるようオフィス・計算機環境を社員並みに充実させてるのとか、実際に成果が論文になってトップ国際会議にどんどん通ってることとかをアピールしたい気持ち
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マイクロソフトやグーグルと真っ向勝負はしてないですが（しつこい）、多様な専門性を持った社員が協力してパートナーのプロジェクト／ビジネスに貢献する、我々のスタンスについてまとめて頂いています。
しかし襟に見える毛玉のようなものはいったい…気になる…
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ChatGPTはこれまでも指定した処理を実行するソースコードは返してくれていたけど、OpenAI自身の「コード・インタープリタ」プラグインを使うとPython実行環境含めて内部で立ち上がり、入力ファイルのアップロード、結果のダウンロードも可能。これも強烈。
「ChatGPT・プラグイン」ではコードを直に走らせることもできるので動画編集はもちろん、プログラミングも全てChatGPT内で完了できます。
UXの革命が起こるでしょう。マウスはもういらん。
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「渋谷のオフィスはお洒落で、ランチが無料なので部署全員で仲良く食べます」みたいなアピールがエンジニア採用でも重要みたいな風潮あるけど、そういうのが苦手な人もいるはずで、「研究室のような雰囲気で落ち着きます、お昼は外に色々店あるので毎日適当に選べます」という会社の需要もあるんでは
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身の回りの超が付く優秀な人はみんな気性が安定してる気がする。あと謙虚というか、他人からの評価をモチベーションにしてないのでその辺がさらっとしてる。あと同じ1日24時間とは思えない濃度で入力も出力もしてる。破天荒な天才はいない。
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日本は「ず」を"zu"で発音する人と"du/dzu"に近い人が混ざっていて、日本人同士はそこを同一視してるから通じてるんだけど、外国人の自分には違う音に聞こえて同じ単語だと認識できなくて困る、とベルギー人の同僚が以前話していて、「へぇ！そりゃごめん！」と思いました。
小学生のとき、「を」はwoで「お」はoだと思うと教師に言ったら「”を”と”お”は同じ発音だ」と強硬に反対されて何を言っても取り付く島もなかったのを覚えている。
今思うと、彼はwoとoの音を聴き分けられなかったのではないかと思う。
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最近出た「マッキンゼー流DX虎の巻」。DXの具体的な進め方が計画、人材、組織、テクノロジー、データの観点でぎっしり。数千万払わないと伝授してもらえないと思ってた。太っ腹。巷に溢れるオレオレDX論とはわけが違う。回し者じゃないけどDX関わる人は全員読むと良い。
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CuPy, the NumPy-compatible GPU matrix library is now independent from Chainer and can be used for general purposes
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ついに表に出せました！
博報堂ＤＹグループ、スポーツテクノロジーの研究・開発を行う「株式会社Sports Technology Lab」を設立 ―Preferred Networks社と、ディープラーニング技術を用いたスポーツアナリティクスソリューションの共同開発に合意
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縁あって、ダイキンでの仕事に加えて低消費電力のAIアクセラレーター技術を有するLeapMindで社外取締役を務める事になりました。引き続きAIスタートアップとユーザー企業の両面から社会実装を進めてまいります。
LeapMind、AIの社会実装加速を目指し新組織体制を構築
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"Preferred Networks における研究活動"
秋葉さんのChief Research Strategistとしての所信表明。これを読めば、我々が研究にかける想いがわかっていただけるかと。
「PFNはなぜ研究をするのか？」「どのような研究を推進していくのか？」「PFNで研究開発をする魅力は？」
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#NeurIPS2018
Eye-opening survey result on the reproducibility on deep RL papers by Joelle Pineau.
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LLMを特定目的にFine-tuningせずとも、より小さなLLMとそのFine−tuning版の出力の差分を、元のLLMの出力（logits）に加えることで同等の効果を得られるという話。おもろ〜
There's a new promising method for finetuning LLMs without modifying their weights called
proxy-tuning (by Liu et al. ).
How does it work? It's a simple decoding-time method where you modify the logits of the target LLM. In particular, you compute the
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ポール・グレアム「Yahooに起きてしまったこと」 ハッカー文化からスーツ文化になったあと、ハッカー文化を取り戻せた会社は存在しない、と。優秀なプログラマとプログラミングの価値を見誤るテック企業に未来はないと。
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Preferred Networks achieved 74.9% accuracy on ImageNet training in 15min, the world's fastest result using ChainerMN and 1,024 P100 GPUs.
Paper is available.
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大人「いいか悩める若者よ。時代はグローバルだ。ソーシャルだ。フラットだ。大企業を目指すな。型通りの就活生になるな。強みを持て。個性を出せ。感性を磨け。自分の頭で考えろ。内向きになるな。海外へ…」若者「いいからそのケツどけて仕事と金よこせクソジジイ」
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多重共線性があると、回帰モデルの重みの符号が人間が経験的に知っているのと逆になることがあり（実際はもう一方の変数の重みで打ち消されている）、変数の寄与度ランキングとしてお客様に見せた時に納得してもらえない、という文脈で私は問題を認識しました。
多重共線性を機械学習において避けるべきだと思う人達はどこからその知識を得たのだろう、僕はこのブログ記事と同じスタンス 統計学と機械学習におけるマルチコ（多重共線性）に対する考えの相違
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"2020年 PFN夏季インターンシップの選考課題公開"
良問揃いと評判のコーディング課題、2011年から全て公開しているので参考になれば幸いです。
「PFNインターン通らなかったー。だって応募してないからwww」とTwitterで呟いてるそこのアナタもぜひ来年はご応募ください！
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"Preferred Networks、NVIDIA GPUなどの最新技術を採用した プライベート・スーパーコンピュータ MN-2 を自社構築し、7月に稼働”
新たにV100を1,024基追加しますが、今回はInifinibandでなく100Gbイーサネットx4。来年には自社開発のMN-Coreクラスタ（MN-3）と繋がります。
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スパコンTop500で、PFNのMN-1が91位にランクインされました。産業領域では国内1位&世界12位で、100人ちょっとのスタートアップが所有して産業用途に活用している計算機環境としては類を見ないと思います。
MN-1は先日ImageNet in 15 minsを達成したP100 x 1024基の構成です
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8年ぶりにこの決定木職人さんを見かけたので「大変だったでしょう、急にディープラーニングの荒波が押し寄せてきて。僕も今はそういう会社にいます」と声をかけたところニヤリと笑い「お前らが猫やセレブ顔の絵いじって遊んどるうちに、ワシはGBDTを極め、Kaggle Grandmasterになったさ」だって…！
決定木職人の朝は早い。「まず適度に育ったやつ探すんだ」職人の目が光る。「大きい方が良さそう？ダメだよ、過学習してっから」手早く枝刈りを進める。「経験と勘で肝心なとこ残すんだ」一人前になるまで約4.5年かかるという。「ランダムフォレスト？俺は認めんね」
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Preferred Networksのテクニカルアドバイザーに東京大学の五十嵐健夫教授が就任
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WaveNet高速化論文ついに公開。元のWaveNetを真似る小さなStudentモデルを作る蒸留的アプローチ。StudentもDilatedぽい構造だが、過去の出力に依存しないので長時間の出力を同時並列で生成可能。学習時はStudent出力を元WaveNetに戻して出力の差を見る＝両出力分布のKL距離を最小化する。GANにも似る
Almost 3000x speedup with Parallel WaveNet (Google Speech production model). Brought to you by
@avdnoord
et al. Drastic! More details & link to paper:
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Preferred Networks採用ページの職種が詳細化されました！これまで「リサーチャー」と一括りだった募集もCV、ロボティクス、VR/AR、スポーツ解析からウェット実験まで、ご自身の興味やスキルとのマッチングが取りやすくなってます。ぜひご覧ください！（エンジニア等も同様）
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PFNインターン、一昨日と昨日で数十件ずつの最終ポスター＋スポットライト発表があった。さながら学会のようであった。テーマもNNの理論からロボットからGANからスポーツデータ解析から異常検知からHRIからハード設計まで多種多様なので聞いてる側のリテラシーが激しく問われる時間だった
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CuPyお試しノートブック作ったのでぜひその威力を体感ください。GPU付きGoogle Colaboratoryで無料で動かせます。
具体的にはナイーブなk-means実装でNumPyに比べて3倍、距離計算等にカスタムCUDAカーネル使うと10倍くらい速いです。
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松尾先生が「第4次AIブーム」と呼ばれたのを受けて、ダイキン社内で「第4次AIブームにおけるダイキン流のAI活用とは」という講演をしました。
ここ5年の技術進歩と最新事例をまとめていて、「だいぶ遠くまでひとっ飛びで来たなぁ…」と改めて思いました。
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日本の大企業役員に各社の戦略について聞きました
・今後AIは重要ですか？→はい：81%
・今後ソフトウェアは重要ですか？→はい：23%
・今後イノベーションは重要ですか？→はい：95%
・今後プログラミングは重要ですか？→はい：11%
（フィクションです）
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詳細な記事。チップチームはずっと外に言えない状況で厳しい締め切りを何度も乗り越えてやっと発表にたどり着いたので、感慨もひとしおだろう
PFNが独自開発したAIチップ「MN-Core」、回路設計を深層学習に最適化 | 日経 xTECH
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RAG（検索による情報補完）と入出力長の拡大どちらがLLMにとって有効か、Q&Aと要約のタスクで検証したNVIDIA論文。
・RAGは入力長の長短に関わらず性能を向上させる
・4k+RAGなら16kとほぼ同じ精度でより高速に推論できる
・RAG有りLLaMA2-70B-32kはGPT-3.5-turbo-16kとDavinci003を凌駕しベスト性能
RAG or longer context windows - what performs better? 🤔 A new study from
@nvidia
compares retrieval augmentation generation (RAG) with increasing context window for large language models (LLMs) on long context question answering and summarization tasks. 🔍🧪
⬇️
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Preferred Networks won the 2nd prize at Google AI Open Images contest on Kaggle (with 0.00023 point margin!) and here is how the object detection model is carefully built using Chainer and various techniques.
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決定木職人の朝は早い。「まず適度に育ったやつ探すんだ」職人の目が光る。「大きい方が良さそう？ダメだよ、過学習してっから」手早く枝刈りを進める。「経験と勘で肝心なとこ残すんだ」一人前になるまで約4.5年かかるという。「ランダムフォレスト？俺は認めんね」
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Code InterpreterがPlusユーザーなら誰でも使えるようになりましたね。
よく「ChatGPTは動かないコードを生成する」と言われますが、データの不備やパッケージの不在などのエラーメッセージを解釈して、こちらに確認の質問をしたり代替のパッケージを使うような挙動をしていますね…かなり衝撃的。
ChatGPTはこれまでも指定した処理を実行するソースコードは返してくれていたけど、OpenAI自身の「コード・インタープリタ」プラグインを使うとPython実行環境含めて内部で立ち上がり、入力ファイルのアップロード、結果のダウンロードも可能。これも強烈。
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PFNで「機械学習・最適化・データサイエンスエンジニア」の中途採用始めました。一緒に様々な産業のチャレンジングな課題を解決しましょう！
選考では解析スキル、データサイエンティスト経験、Kaggle等の実績を考慮します。
他に製品・MLバックエンドや創薬材料で募集アリ
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「ChatGPTのPrompting/Fine-tuningで何とかする派」
「LLaMAに自前データ加えた分野特化LLM作る派」
「ゼロから独自LLM学習すべき派」
「目的達成の鍵はRetrievalなのでそっち頑張る派」
ファイッ！！！
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「生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について」
わかりやすく素晴らしい文章だと思いました。生成系AIのリスクや注意事項に触れつつ、現実的な利用方針を示しています。
これを読んだ上で間違った使い方をしたら、それは本人の責任。
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Preferred Networks' MN-3 cluster got No.1 on the latest
#Green500
list, with our own chip, MN-Core!
MN-3 details:
@top500supercomp
@ProfMatsuoka
@FujitsuHPC
@Arm
#Green500
: Japan's MN-3 is the most energy efficient system, followed by
@nvidia
's Selene
#Fugaku
is
#4
#HPC
#AI
#ISC20
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プライベートスパコンという謎の言葉、ざっくりいうとNVIDIA P100が1,000枚あります！ - Preferred Networks、民間企業の計算環境として国内最大級のプライベート・スーパーコンピュータを9月から稼働
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こういうの面白いと思っています
損保ジャパン、AIの性能を「保証」 導入リスクを軽減：日本経済新聞
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この米議会の公聴会でSamが提案したのは以下の3つ。
・「一定以上の機能・権限を持つ」AIモデル開発の免許制度
・そのような高機能AIの安全性基準の策定（自己複製や移転の禁止など）
・開発者とも国とも独立した第三者専門家機関による監査
一方でAIモデルの透明性の担保については名言を避けた。
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K-means example with CuPy. Your numpy code can also be accelerated by GPU with only few lines of modification.
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材料探索・創薬分野のエンジニア／リサーチャーポジションの採用募集をオープンしました。非常にホットな分野で、PFNとしても今後成長を見込んでいます。ぜひご検討ください。
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「賭け金なしで博打��きて100%儲かるカジノ知らない？」っていう人は見ないけど、「予算なしで技術検証できて100%成功するプロジェクトできない？」っていう人は見かける。
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Kafka Summit、聴衆の質問のためにマイクをスタッフが走って運ぶんじゃなくて、マイク入りのクッションを投げてそれに向かって喋ってるんだけど、これはものすごいイノベーションだ。みんなこうするといいよ。
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PFNリサーチャー達が「もう手放せない！」と涙を流す計算機環境がどんな仕組みで成り立っているかが語られています！
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翻訳こんにゃくはもうすぐそこ…日本語対応が待たれる - 速報：Google Pixel Buds発表。40か国語リアルタイム翻訳対応の左右分離じゃないワイヤレスイヤホン
@engadgetjp
さんから
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Chainerを実際に動かしながらディープラーニングの基礎が学べる感動巨編です！！
Chainerの公式日本語チュートリアルサイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を公開しました。数学やPythonの基礎〜機械学習・ディープラーニングの基礎・コーディング・応用まで幅広く解説し全章をColab上で実行可能なJupyterノートブックとして配布中です
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PFNからICLR本会議に2本、ワークショップに1本通りました。1本はOralでPFN宮戸＆片岡、京大小山さん、NII吉田さんの共著。Oralはわずか2.3%、22本しか選ばれていないようで、とても誇らしいです。
"Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks"
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PFN、ソフトやめてません！（既報のPyTorch向けpytorch-pfn-extras公開の記事です）
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深層学習サポートソフト公開 プリファード・ネットワークス：日本経済新聞
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うっすら京大生TLですが京大卒は激しく批判しようが罵倒しようが良識に訴えようが堪えません。ダメージを与えたいなら「案外中身は普通だよね、案外」「変人？え、どこがｗ別に普通じゃんｗ」「あれ？東大かと思ってたわ」などの言葉をさらっと投げかけましょう
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社会人語「この資料を"たたき台"にして、本日のディスカッションでのコメントを反映した上で最終版をお送りする予定です。」
意味「すみません資料完成しませんでしたゴメンナサイ」
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転職をチラつかせる「辞める辞める詐欺」によって希望の仕事や待遇の改善が得られるの、交渉する権利はあると思うけど、絶対モラルの崩壊起こすし、会社としては認めないほうが良いと考えてる。プロ野球でFA宣言後の残留を認めない、みたいに。それやらない従順な社員が相対的に損するのはおかしい。
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