GPT-3
2021/3/20 8:56:00
GPT-4o miniの推論学習コストはGPT3の1/200
2024/9/30 12:11:00
InstructionGPT
2024/8/2 12:27:00
『ラズパイで動く大規模言語モデルがGitHubで公開 性能は“GPT-3相当”、Metaの「LLaMA」派生 - ITmedia NEWS 』
2023/3/21 16:54:00
あれ
2023/3/19 17:17:00
note AIアシスタントにはGPT-3使ってるらしいけど、ChatGPTのGPT-4使えば良くない？ってなってる。UI次第か。書き心地の良いものだったら使う意味ありそう。どう統合を取るのかが見ものだ。
『GPT-3に強力ライバル、1000人が作ったLLMはAI界の流れを変えるか？』
2022/8/7 13:02:00
headlimeでの文章生成例
2021/3/20 9:59:00
生成元
微分があれば何でもできる
微分があればコミュニケーションを学習できる
→ Learning Multiagent Communication with Backpropagation
微分があれば3Dモデリングができる
→ ニューラルネット3D表現に対する微分可能レンダラー
微分があればプログラムのパラメータを最適化できる
→ 微分可能プログラミング
生成された文章
微分は、数学において非常に重要な概念です。プログラムのパラメータを最適化したり、学習したりすることができるので、さまざまな分野に応用できます。バックプロパゲーションを用いてマルチエージェントコミュニケーションを学べば、非言語によるコミュニケーションが可能になりますし、微分を用いた3Dモデリングを行えば、物理学を考慮したよりリアルな見た目のオブジェクトを作成することができます。微分法を用いたプログラミングでは、関数をハードコーディングするのではなく、演算子をビルディングブロックとして使用することで、コードが非常に書きやすくなります。