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これから理論系で研究者を目指す若い人は、大学院の５年で研究最前線に出て、とにかく論文を大量生産するという競争では、AIに敵いません。 むしろ、AIの間違いやデータ改ざんを見抜く基礎的理解の基盤をしっかりと学部時代に養い、批判的に全ての論文を読める技術を身に着けたほうが良いです。…
Ragasメモ Faithfulness = contextにサポートされる回答のclaims数 / 回答の総claims数 RR = 回答を元に作成されたクエリとuser queryとのコサイン類似度の平均 CP w/ R= 正解に関連するcontextのchunk数 / contextの総chunk数 CR = contextにサポートされる正解のclaims数 / 正解の総claims数
焦ってたのもあって google scholar と consensus で手当たり次第使えそうな論文を読んだけど、大学のオンラインライブラリで検索するのが一番効率的なのかも。。主張をサポートする引用論文は、信頼性の高い学術誌から選んだ方がいいのは当たり前のこと。predatory journal なんて初めて聞いた
埋め込みの歴史から応用まで、よくまとまってる 👏 towardsdatascience.com/text-embedding…
Google scholar の "巨人の肩の上に立つ" を実感できたことなかったんだけど、確かにIEEEで検索してarxivで検索してspringerで検索して、ってやってたらなんだか大変だった...みんな縦横無尽に参照するよね
chatbot が人格を持っていたらというfiction, 有料プラン入ろうかなって考えるほど binary chips とか本当に可愛い 🥰 medium.com/ai-ai-oh/do-ch…
transformer-explainer おもしろーい！ poloclub.github.io/transformer-ex…
row は record の r で覚えていたけど、異なるコンテクストで呼び名がどう変わるかというイメージができてから、あまり混乱しなくなりました row: record, entity, object, instance col: attribute, property, feature, field
初めてQCについてのウェビナーを観た。分からなすぎて何度も笑っちゃったけど。いい機会でした。 What I learned: - Qubits are used to express states in QC. - There are quantum algorithms. - Some quantum operations have names and corresponding circuit symbols. - Different architectures
学習中に外れ値などの影響でgradientが大きな値を取ったとき、ReLU unit の weightが大きく更新されて常に0を出力するようになってしまうことをdying ReLUというらしい。 Leaky ReLUを調べてみよう cs231n.github.io/neural-network…
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