ずんずんのずんずんいこう（╹◡╹） @zunzun428 私も教育虐待をバッキバキに受けていたクチなので（平成の不幸をオールマイティにカバー）わかるんですが、教育虐待する方、つまり親は、子供を見て子供にあった勉強法で教えるとかできない人なんすよな。感情のコントロールも未熟で、 「お前は私の期待に応えられていない。だから、この恥と痛みを受けている。この痛みが嫌なら期待に応えろ」って、子供をなじって怒鳴りつけて、場合によっては叩くし、テスト結果が悪かったらご飯を与えず、家から追い出す。ちなみにこの「期待」は親と子供の同意で作られたものではなく、親の妄想に近く、勉強方法同様に子供本人の意向や性質を汲み取ったものではない。 こんな風に教育虐待を受けるとまじで予後が悪い。いつまでたっても自分に自信が持てず、学歴コンプレックスが強く、親の期待に応えられていないと考える。 私は途中で勉強するのがイヤにな

「英語の多読って本当に効果あるの？」 「英語多読は上級者向けの勉強法で、初心者には向いていない？」 この記事では、英語の学習法としての多読について、まずは「多読とは何か」を紹介し、効果的な勉強のやり方を、おすすめのサイトやアプリとともに解説します。 英語の多読はメリットが多く、正しいやり方で継続できると英語力が面白いほどに伸びていく、最強の勉強法だと私は思っています。 「英語を読み取る力」がつくのはもちろんですが、リスニングやスピーキングの力も一緒に上がっていくので、資格試験や大学受験を控えた学生さんだけでなく、英会話力をアップさせたい大学生や社会人の方にもおすすめですよ。 幼児や小学生といった英語初心者からでももちろん取り組めるので、ぜひ自分に合ったレベルからスタートしてみてください。 執筆者：Lin 小4までアメリカの現地校に通い、帰国後は「英語はネイティブ並みでしょう？」という周囲の

この記事の目的この記事はAIのガチの専門家向けではなく、業務でAIを使う必要があるエンジニアに向けて書いた「最新AIの論文を可能な限り楽に読む方法」です AIの研究者でなくても、AIの最新情報を把握しておきたい人は多いと思います。ところがAIの最新情報は日本語の書籍やブログだけでは把握することができません。今のAI界隈は動きが早すぎるので、日本語の書籍が出るのを待っていると取り残されてしまいます。AIの最新の情報は毎日発表されている論文を読むしかありません。 とはいえ、英語論文を大量に読み続けるのは大変だなぁ……と思っていたのですが、読む方法を整えていくことでかなり継続的に読み続けることができるようになりました。平均すると毎週５から７本ほど読めています。ここでは論文をコンスタントに読んでいくためのノウハウを共有したいと思います。 論文は日本語に翻訳して読む英語の勉強を頑張りたい人以外は、論

chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳

こんにちは、AI絵をやってたらいつのまにか人並みに絵が描けるようになってたおじさんです。前回の記事が微妙にバズったところ、美術関係の教育者の方から「AIで絵を学ぶのってどういう感じですか？うちの学生にもできますか？」というお問い合わせを相次いで頂きまして、今日は質問にお答えする中で考えたことをAI技術の進歩の振り返りとともに記事にしてみようと思います。 前回の記事（ ▲ ）を書いたのが今年３月のこと。その後、美術系の大学と専門学校、予備校の方から別々にDMを頂きまして、それぞれウェブインタビューのような形で１～２時間ほどお話ししました。インタビューの内容は、おおむねどの方も「これからの世代に美術を教える上で、画像生成AIについて触れないわけにはいかない。どのような距離感で扱えばよいのか決めかねており、実際に体験しているユーザーに話を聞いてみたい」という趣旨だったかと思います。 インタビュー

英語を勉強していく上で、避けられないのが英単語の暗記。なんとなく後回しにしたり、勉強し始めてもすぐに飽きて嫌になったりという人も多いのではないでしょうか。偏差値70の高校に通う私がいろいろな方法を試してたどり着いた、英単語の勉強のコツを紹介します！（高校生記者・すい＝３年） 【1】例文を読む 英単語帳を使って勉強している高校生は多いと思います。そこでまず私がおすすめするのが、例文をしっかり読むことです。 ただ英単語の横に書いてある日本語訳を読むよりも、実際にその単語がどのように使われるのかを知ることで、頭に残りやすくなります。さらに、例文中に使われている知らない単語を積極的に覚えていくと、どんどん語彙（ごい）力を伸ばせます。 例文をしっかり読みたい人におすすめなのが、『DUO 3.0』（アイシーピー、税込1320円）という単語帳です。この単語帳に載っている、面白くて役に立つ例文を覚えること

最近読んでめっちゃ良かった本が下記の本だ。現在Amazonを見たら総合で３５位で、星の評価が５つと半端ない。著者の方は以前から YouTube 動画などで勉強させていただいてたが、本が出たので速攻で買った。 勉強法とか大好物の自分としては読むしかないと思って買った。これは星５つは間違いない出来であった。さっそく自分も著者のメソッドを実施してみた。 実はこの本は、この本で紹介されている、そして私もそう思っている科学的に証明されたメソッドが効果の高い順から掲載されている。しかも、この本の面白いところは、この本のメソッドが本を読みながら各テクニックを体験できるところなので、ぜひ紙と書くものを用意して本を開いてほしい。 説明しないけど、多分こんな感じになる。わしは字が汚いので読めないだろう。　あんまし内容を書くとネタバレになったら申し訳ないので書かないけど、自分がめっちゃくちゃ嬉しかったことを書い

いつも心に谢谢您……（葱抓餅の袋より） なんとなく中国語をやってみるか、と思い立ったのが確か2021冬ぐらいなんだけど、独学で勉強を始めて概ね１年でHSK3級（体感だと中学英語ぐらいのレベル）に合格したのでその話を書きま～す。 最初に書いちゃうと、合格までにメインで使った教材は主にNHK中国語講座「まいにち中国語（2022年の”言いたいことから中国語”）」で基礎の基礎～文法を覚えて、HSK対策にSPRIX社のHSK単語トレーニングアプリで単語を補強した感じです。 NHKのテキスト6か月分 3,180円とアプリの1級～3級あわせた課金 1,610円。合計5,000円ぐらいなのでかなりお得に勉強できたと思う。 ちなみにどんぐらいできるようになったかというと、ワイの残念なお脳では1年ではペラペラにはならなかったものの、台湾旅行で簡単な注文のやりとりをしたり「オデ、コレ、ハンブンダケ、ホシイダケド

マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ

松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者（特任研究員・特任助教・特任講師） [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア（東京大学学術専門職員） [1] LLMのフルスクラッチ構築（1B〜100B），継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合（LLM Agent） など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら

[Journal club] GRIT: Faster and Better Image Captioning Transformer Using Dual Visual Features

この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 このシリーズが良いと思った方はぜひ共有もよろしくお願いします！ 前回（第一回） https://youtu.be/tc8RTtwvd5U?si=15_MXStvqOZqL74O （英語版概要欄より）------------------------------------- さらに学びたい方へ、Michael Nielsenの本 http://neuralnetworksanddeeplearning.com こちらの本ではシリーズで扱われている例のコードを説明していきます： https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning MNIST d

はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次

オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re

Microsoftは、スキル取得を支援する同社の「Skills for Jobs」プログラムに、生成AIに関する新たなコースを追加した。コースを修了して必要な試験に合格すると、生成AIに関するスキル開発に取り組んでいることを証明する認定資格を取得できる。 この生成AIに関する無料コースは「LinkedInラーニング」を通じて、「Career Essentials Certificate」（キャリアエッセンシャル認定） を提供する。さまざまなコンテンツを生み出すことができる生成AIは、OpenAI、Microsoft、Googleなどが、独自のAIチャットボットを次々とリリースしたことで、大きな関心を集めている。ユーザーはこれらのチャットボットを使い、質問したり、情報を得たり、コンテンツを作成したりできる。 新たな人気を獲得したAIは、より多くの製品、サービス、組織に浸透し始めている。この変

流行のLLMを勉強したくて沢山本を読みました。 この後もしばらくLLM（GPT）関係の出版が続きそうなので、現状の本でまとめてみました。 参考： nowokay.hatenablog.com まとめ。 Transformerの仕組みを知りたい人で、画像のDeep Learningなら分かるって人はVision Transformer入門 言語モデルをデータセットを作る所からやってみたい人には、作ってわかる! 自然言語処理AI とにかくすぐに動かしたい人には、機械学習エンジニアのためのTransformers ビジネス的に何ができるのかを知りたい人はBERT入門 Vision Transformer入門 Vison Transformerになっていますが、Transformerの説明がとても詳しくお勧めです。実際に写経してパーツパーツで動かせるのはこの本だけ。Transformer一点突破な

GPT-1は1億1700万個のパラメーターを持つ言語モデルで、GPT-2では15億、GPT-3では1750億とパラメーター数が増加するにつれて言語モデルの性能が上がってきています。しかしパラメーター数が増加するにつれてトレーニングに必要なデータの数やトレーニング中に使用するメモリの量も増加し、トレーニングのコストが大きく増加してしまいます。そんな中、メモリの消費量を激減させつつ少ないデータでトレーニングできる手法「QLoRA」が登場しました。 [2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://arxiv.org/abs/2305.14314 artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://github.com/art

LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P