はかせチャン

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はかせチャン
@hshimodaira
ドラえもんを作るための統計学と機械学習の研究しよ / トップ0.3%研究者 / 統計分野とAI分野のランカー / 麻布→東大→(UW)→統数研→(Stanford)→東工大→阪大→(理研AIP)→京大 / という設定のvtuber(仮)
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はかせチャンさんのツイート

論文被引用数,約40万すごいな
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シェイン・グウ
@shanegJP
イリアさんは最強の研究者であり、超素直で面白い人です。7年半前、私がGoogleでの最初の上司、研究のいろはを教えてくた恩師です。その時GoogleをやめOpenAIを創業したので私が彼の最後のGoogleでの弟子になります。7年の時間を経てまた彼と働けるのは最高です。いつか彼の話をしたいですね。 twitter.com/jaguring1/stat…
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www
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ひろゆき
@hirox246
世界中が大騒ぎしてるGPT-4を搭載した英知が「AIひろゆき」という、どうでもいいコンテンツに使われてる世界線へようこそ。 twitter.com/ai_hirox246/st…
これってGPTのようなpretained modelを強化学習でチューニングしてchatGPT的にする学習についての話なんだとおもいますが,学習効率がえらい良くなってますね.
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マイクロソフトDeepSpeed
@MSFTDeepSpeedJP
ChatGPTスタイルのモデルを訓練できるDeepSpeed-Chatを公開しました! GPU1台で100億超パラメータを、複数GPUなら1000億パラメータ超のモデルを学習できます。SoTAの15倍以上の高速な学習をスクリプト一つで実行でき、簡単かつ低コストです!(日本語記事も間もなく公開予定)github.com/microsoft/Deep
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DeepSpeed-Chat: Easy, Fast & Low-Cost Training of ChatGPT-like Models
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ボクも同じ感じにコード書く時に活用してる。オプションやクラス名忘れててもいいし、Rでこう書くのはPythonならどうなるみたいな時、いちいちググッたりする手間が大幅に省力化できる
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HELLO CYBERNETICS
@ML_deep
chatGPTふつうにコーディングに活用させてもらっている。完璧なものを要求するのは全く持って無理なのだけど、雛形的なのは提案してくれるし、そこから新しい書き方など学べたりする。デバッグは必要だけど、だいぶ1から書くより楽だよね。マウス操作がだいぶ少ない超効率的検索エンジン。
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これは,ぴえん
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Kohei Suenaga
@ksuenaga
「アドバイザ面談?ああ,あれって何を言われたか覚えてませんね.あれって意味あるんですか?」と研究室の学生に言われたが,君のアドバイザをしていたのは私だ.
1万GPUとか,60万GPUって,やばい.この規模になってくると,たとえば「学習効率を10倍にする研究」がこれまでの体感以上に重要だな
引用ツイート
Satoshi Matsuoka
@ProfMatsuoka
例えばGPT4学習のスパコンは一万GPU(一説には2万5千)構成と言われますが、これはTop500では世界三位のスパコンLUMIと同じです。一方GPT3からGPT4への計算規模は60倍で、仮にGPT5が同様の計算規模の進化が必要だとすると、60万GPUのマシンが必要ですが、400MWの電力が必要になります。
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言語モデルのトレーニング、最後は人力で評価モデル作ってるし、文系人材は超重要と思います
引用ツイート
Kazuki Fujisawa
@kazu_fujisawa
これからのAI時代、私立文系みたいなんはダメだ、と、また私文憎しで言ってる人が多いんだが、思うんだけど、AIの最後のトレーニングは、ポリコレとか個人情報とか、どうしても人手が必要そうで、そういうこところに現代文・英語・世界史勉強した私文とかめちゃ使えそうじゃんねぇ…。
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OpenAI CEOのアルトマンが政府に対してOpenAIやChatGPT, GPT-4について説明した際の資料が公開されました. これは大変貴重な資料です.OpenAIのCEO自らが公に国に対しOpenAIのスタンスや,GPTの技術・応用可能性について説明したのは,ChatGPT登場以降初めてなのでは note.com/akihisa_shioza
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ブラウン運動の話を出すなら、紅茶にミルクを入れた時、混ざる様子を拡散過程、それの時を戻す方法が逆過程と説明した方がイメージが沸きやすいと思いました。
引用ツイート
はかせチャン
@hshimodaira
画像生成AIのプロンプト、数理の力で最強呪文を探す!っていう講義やります。#KU数理工学概論
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返信先: さん
最適化の研究を進めていて、それが上手く行けば一年ぐらいになりますが、それでも一年です。富岳は演算よりHPC一般のボトルネックであるメモリ性能に資源を割いているので仕方がありません。GPT4を2-3ヶ月で学習させるには、(できれば富岳の隣に)それに特化したGPUスパコンを構築する必要があります。… さらに表示
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科学技術分野の文部科学大臣表彰・若手科学者賞を受賞しました。業績名は「深層学習によるデータ解析原理を記述する統計理論の研究」です。 お世話になった皆様に御礼申し上げます。今後ともよろしくお願いします。
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