はてなキーワード: バニラとは
ただ使用時に比較的水を汚しにくいというだけで実際は生産面では環境破壊をしてるんだから環境にやさしいなどと言わずに売ればいいのに
そういった問題をかかえているのに「環境にやさしいを”売り”」にしてるのは欺瞞であり詭弁だと思うけどそれでもそのキャッチコピーで買ってしまう人がいるのは残念というか、最近はやりの言い回しだと教育の敗北だと思う
まあそれ言い出したらコーヒーバナナチョコレートバニラ迂闊に食べられない訳だけど・・・
ひと昔前は石油系の合成洗剤で肌荒れひどくなる人達が確かにいて食べられる素材ベースの石鹸の方が肌荒れなりにくいという話があった。
・プリン ある。焼きプリンなら賞味期限10日くらいあるから、一週間に7つかって1つずつ食べてる。森永がおはよーに価格でまけたようで今はおいてなくなった。おはよーの4個入りがおいしい。
・ハーゲンダッツ ないけど一時期北海道の高校のバニラアイスのふるさと納税でカップ入りのが2ダース冷凍庫に入ってた、すごくミルキーでおいしかった ダッツもさがせばどっかでやってるとおもうけどバニラ派なんようち
・冷凍パスタ ある。カルボナーラ1食110円で売ってる店みつけた。
・生ハム ある。ふるさと納税(冷凍でとどいてそのままいれてる)
・ワイン あるけど料理用の一番安いヤツ。ミートソース(赤)と牛丼(白)で隠し味に入れる
・刺身盛り合わせ ないけど一時期すごいカンパチとかふるさと納税で入っててでかすぎて食べきるのが大変だった
・ローストビーフ ないけどカモパストラミならある(れいとう)。
・ケーキ ある。味の素のふるさと納税の餃子になぜかついてくるやつ。
・シュークリーム ないけど先週末一瞬あった。足が速い。
追加
・ほしいも(常温)
・おはぎ(丸くなくてふつうにお重みたいなのにみっしり入ってる)
・とんそくのとろとろ煮
・太いサラミ
よーし!今日はもう用事済ませたからあとはスプラトゥーン3やるぞー!って意気込んで景気付けにハイボールを飲んじゃってそれから急に眠たくなってお昼寝のつもりに15分と思って寝たら朝まで寝ていた山脈に向かってヤッホー!って叫んだわ!
にしても久しぶりに逆にたっぷり寝れたからそれはそれで良かったと思うのよね。
おかげで今朝は爽快!超爽快!
そんで、
スプラトゥーン3はやっぱり私の手に馴染んだセブンファイブオーライダーカスタムが絶好調だわ!
キューインキとラインマーカーは攻めにはどうしても弱いのよね。
そんでアメフラシは結構高台とかにいるチャージャーとかにも牽制して散らせるから、
アメフラシがいいわよ。
ミストの中に入るのは嫌がられるからある意味通り道とかに上手く相手を停滞させない用に上手く使ってる人がいたので真似したいものよ。
で、
セブンファイブオーライダーがやっぱりいいな!って思うところは
そんなに立ち回り上手くなくても
撃ってる中は強いんだけど
じゃなくてセブンファイブオーライダーは安定的にインクを射出できるから
なので戦線キープして押し上げるのを上手く立ち回ったら勝てる気がするのよ。
まあどうしても勝てないときは
もうプロモデラーに持ち替えて、
超絶立ち回りの上手に相手にキルできる
ただそれで立ち回り良くなって勝てても、
なんかそれ私らしくない!って思うのよね。
確かに勝てて嬉しいのは嬉しいんだけど、
やっぱり私は長中距離のブキでぶっ放している方が好きなのよね。
ってこれが寝る前の話で一旦ほっとして眠たくなっちゃったってわけなのよ。
HADESもやり込み激しいけど
だんだん中盤まで死なずに行けるようになればなるほど
まあとにかく私はお昼寝のつもりで15分のつもりだったのが
朝まで寝ていたのには一番驚いたわ。
良く迎えられた朝だったけれどね。
うふふ。
美味さ抜群にたまにはやっぱりタマゴサンドいただかなくっちゃって。
家で飲む分で朝の分だけ急いで、
というか
寝たおかげで水筒を洗うの忘れてたのよ。
そのぐらい寝てたわ。
すいすいすいようび~
今日も頑張りましょう!
一応今年は「がおぱわるぅ」や「クマミレン」、「ぽっきょくてん」が新規エントリーしている。
休みは平日に2日間固定で、土日と祝日は基本的に出勤のサービス業なんだけど、上司が気を遣ってくれて、このGW中の祝日にお休みをもらった。
わたしはもともと土日休みに特別こだわりもなかったし、平日休みで特に不便をしていることもない(役所・病院に行きやすい、買い物しやすい)。恋人もシフト制の職種だから、お互いに平日のお休みが被ればデートもするし、土日祝にわざわざ休みを取る理由は本当に何もなかった。
なので、正直なところ、気遣ってくれてるのは嬉しいけど祝日休みか〜どこ出掛けるにも混むし面倒だな〜という感じ。
だったのだが、いざ祝日に出掛けてみたらどうだろう。
予想通り、道も店も車車車人人人で大変なことになっていたが、それ以上に祝日限定のイベント、多!!!!
美味しいものいっぱい!!!楽しいこといっぱい!!!すごい!!!!なんか音楽隊みたいな人たちが演奏してる!!!?
たまたまわたしが上司からお休みをもらった日は恋人も仕事がお休みだったから、わたしの家から数十分で着く、ちょっと大きめの道の駅までドライブがてら二人で行ってみたんだけど、本当に楽しくて笑っちゃった。
GW中にしか来ないキッチンカー、土日・祝日限定でやってるワークショップ、ハンドメイドアイテムが集うかわいいマルシェ、点在している美味しそうな屋台の数々。
祝日にお休みの人たちの見ている景色って、こんなにキラキラしていたんだなあ。
浮かれちゃって、バニラソフトクリームも食べたし、屋台の鮎の塩焼きも食べたし、隣接してる焼きたてパン工房みたいなところで一番人気のブルーベリーの練り込まれたパンも買ったし、地元民なのにご当地サイダーも買って飲んで、ソースがたっぷりかかったいもフライも食べた。振り返っても浮かれすぎだな?
久々にイベントごとに参加する喜びを噛み締めることができて嬉しかったし、ずっとワクワクした気持ちで居られて本当に楽しかった。
めちゃ美味い
袋開けるとちっちゃくてびっくりするけど、食べ終わるとちょうどいい量に感じる
近所に売ってる店が少ないから、見つけたらまとめ買いしてる
最近食べすぎて飽きてきたから嫌いになる前に少し控えようと思ってる
本物のアロエヨーグルトより美味い
ちっちゃいしさわやかな味だから、アイス食べてるのに罪悪感がなくてつい1日2,3本食べちゃう
冷凍庫に常備しておきたいアイスナンバーワン(常備してもすぐ食べちゃう)
MOWより美味い
後味がすっきりしているからか、食べ終わった時になんか物足りなくてもう1個食べたくなる
売り始めは近所のスーパーにあったけど、最近見かけなくて悲しい
今後も定番商品になってほしいし、ハーゲンダッツみたいにファミリーパックの箱で売ってほしい
チョコモナカジャンボより美味い
美味しいけど重いから、いつも食べたくなるわけではない
説明ありがとうございます。そうだったんですね…
バニラの芳香剤なども好んで使っていたのにラインナップから無くなったりと、バニラ系の商品が手に入りづらくなったなとは思ってたのですが。
そんなに高騰していたとは。。
バニラのコロンとかハンドクリーム、ここ数年で品薄になったりしてたのだろうか
700円のハンドクリームが3800円とか値段ついてる店がある
ドラッグストアで売ってる安いコロン、やっぱり500円とかそこらで買えるものも4000円くらいの値段がついてるものがあるし
https://arxiv.org/pdf/2305.00833.pdf
Learning to Reason and Memorize with Self-Notes
大規模な言語モデルは、限られたコンテキスト メモリと多段階の推論に苦労することが示されています。
モデルが自己メモを取ることを可能にすることにより、これらの問題の両方を解決するための簡単な方法を提案します。
最近のスクラッチパッド アプローチとは異なり、モデルはいつでも入力コンテキストから逸脱して明示的に考えることができます。
これにより、モデルはコンテキストを読み取りながら情報を想起し、オンザフライで推論を実行できるため、メモリが拡張され、複数ステップの推論が可能になります。
複数のタスクに関する私たちの実験は、推論時に自己メモを取ることにより、トレーニング設定からより長く複雑なインスタンスに私たちの方法がうまく一般化できることを示しています.
1. イントロダクション
Transformers (Vaswani et al., 2017) および同様のバリアントは、シーケンスベースのタスクで印象的な結果を示しています
特に、GPT-3 (Brown et al., 2020) などの大規模な言語モデル (LM) はトランスフォーマーを使用し、質問応答 (QA) などのさまざまな NLP タスクを解決できます。
LM を QA タスクに使用すると、図 1 (上) に示すように、事実情報と質問を含むコンテキスト プロンプトが与えられ、モデルが直接回答を生成します。 ただし、この自己回帰の「ワンステップ」アプローチは、複数ステップの推論タスクと格闘します (Austin et al., 2021; Press et al., 2022a; Creswell et al., 2023)。 これは、バニラ LM が各トークンに対して固定された計算を行い、現在のコンテキストに応じてさらに「考える」オプションがないという事実から生じると主張します。 (2021) 図 1 (中央) に示すように、モデルが質問に答える前に推論トークンを生成できるようにするスクラッチパッドの使用を提案しましたが、完全なコンテキストと質問を読み取った後です。 同様に、一連の思考を促す方法 (Wei et al., 2022; Zelikman*Equal Contributor 1Meta AI. への対応: JackLanchantin <jacklanchantin@meta.com>, Sainbayar Sukhbaatar<sainbar@meta.com>.et al., 2022; Huang et al., 2022) は、モデルをプッシュして、一度に 1 ステップずつ答えを説明し、より首尾一貫した最終的な答えに導きます。 非線形タスク (Fan et al., 2020)、LSTM (Hochreiter and Schmidhuber, 1997) などの再帰型先行モデルが十分に備えられているもの。 Fan et al., 2020; Ju et al., 2022; Hutchins et al., 2022)、しかし、それでも与えられたプロンプトに対して一定量の計算を使用します。 推論と状態追跡メモリがより扱いやすくなります。 私たちの方法である「Self-Notes」により、LM はオンザフライでコンテキスト プロンプトから逸脱し、明示的な推論トークンを生成できます。 図 1 (下) に示すように、スクラッチパッドとは異なり、モデルは生成されたトークンを入力コンテキストとインターリーブできます。 このようなセルフ ノートは、明示的な中間推論ステップと状態追跡用のメモリの両方として機能します。 具体的には、推論ステップで 2 つの事実を組み合わせる必要がある場合、結果として得られる推論をセルフ ノートに書き込んで、将来の推論に使用することができます。したがって、中間推論ステップとして機能します。 たとえば、「アリスは箱を持っています」と「アリスは公園にいます」が与えられた場合、「箱は公園にある」と推測してそれを自己メモに書き、将来のステートメント「鍵は in the box」で「鍵は公園にある」と結論付ける。 さらに、コンテキストをトラバースしながらモデルがエンティティの最新の状態を新しいトークンとして書き込むことができるため、SelfNote はワーキング メモリの形式として機能できます。 たとえば、プログラミング環境では、最初に x=5 を想定し、次に x を 1 ずつ増やします。モデルが x=6 をセルフ ノートとして正しく記述していると仮定すると、元の x=5 ステートメントをそのコンテキストから安全に削除できます。 モデルが x の値について問い合わせられた場合、モデルは既に答えを持っています。
私たちの提案した方法と、スクラッチパッド (Nye et al., 2021)、思考の連鎖 (Wei et al., 2022)、または内部独白 (Huang et al., 2022) などの以前の研究との主な違いは、モデルを許可することです。 各コンテキストステートメントを順番に読み取るときに、複数のメモを明示的に書き出す。 InarXiv:2305.00833v1 [cs.LG] 2023 年 5 月 1 日図 1: (上) ベースライン バニラ LM は、コンテキスト (C) と質問 (Q) が与えられると、回答 (A) を直接生成します。 (中央)スクラッチパッドを使用すると、モデルは質問に答える前に中間推論トークンを生成できますが、コンテキストが表示された後です。 (下) 私たちの Self-Notes メソッドにより、モデルはいつでも推論してメモを取るために入力コンテキストから逸脱することができます。言い換えれば、私たちのアプローチは、将来の推論に役立つ可能性のある情報でコンテキストを補強するスクラッチパッドのインライン形式です。 私たちはこれを、人間が読む方法と同様に、明示的に述べられていない情報を推測するための行間の読み取り (および書き込み) の形式と見なします (van den Broek et al., 2009)。 以前の方法では、モデルが完全なコンテキストを読み取った後に反芻することができ、読み取っている間ではなく、最後に大量の推論を行うように強制されます。
さらに、そのようなポストコンテキスト推論は、推論が開始される前に以前のコンテキストトークンがモデルのコンテキストウィンドウからすでに出ている可能性があるため、メモリとして機能できません。 たとえば、数週間または数か月の対話履歴を持つインテリジェント エージェントを考えてみましょう。 直観的には、最初から考え直すことなく、以前の対話で行った推論ステップを使用できることは理にかなっています。自己メモを生成するようにモデルに教えるために、トレーニング中に、入力の一部としてグラウンド トゥルース自己メモを言語モデルに提供することを検討します。 コンテクスト。 推論中に、トレーニング中に学習した特別なトークンを生成する場合、モデルはコンテキストから逸脱し、SelfNote を生成できます。モデルが Self-Note の生成を完了すると、元のコンテキスト トークンが引き続き供給されます。 これにより、モデルは最後だけでなく、入力トークンの処理中にメモリを推論および作成できます。 また、Self-Notes をトレーニングするための半教師ありおよび教師なしの方法も提案します。多段階の推論と状態追跡を評価するように設計された 5 つのテキスト データセットでこの方法をテストします。 , 2020; Anil et al., 2022)、および 2 つの現実世界のチェス ゲーム タスク (Toshniwal et al., 2022)。 私たちの方法は、明示的なメモ取りを行わない微調整された言語モデルとスクラッチパッドのベースラインの両方よりも優れています.2. 方法シーケンス内の次のトークンを予測する自己回帰変換モデル M を考えてみましょう
https://cpplover.blogspot.com/2015/04/500.html
https://gigazine.net/news/20200511-vanilla-ice-allergic-car/
・中国人のAさんがお茶を淹れると会社のネットが繋がらなくなる
https://togetter.com/li/1618067
・毎朝7時にインターネットに繋がらなくなる村
https://gigazine.net/news/20200924-old-tv-dsl-interfer/
・ジャネットジャクソンのヒット曲を流すと古いHDDがクラッシュする脆弱性
https://gigazine.net/news/20220819-hdd-crash-janet-jackson-music/
・IKEAの椅子に座ったり立ち上がったりするとPCのモニターが真っ暗になる
https://gigazine.net/news/20230501-ikea-chair-monitor-chattering/
あと1つは?
お茶の間で文房具や爪切りや耳かきが入っているのも牛乳パック。
台所の箸立ても、冷蔵庫の中を区切って物入れにするのも全部牛乳パック。
あのオレンジがおばあちゃんちをアメーバみたいに侵食している感じが心底嫌で苦痛だった。
玄関の引き戸のガラスがちょっとヒビが入ったときも応急処置は牛乳パック。
玄関から2階の隅に到る様々な視界のどこかにあのオレンジ色が飛び込んでくる。
あるものはつい最近導入されたパリッとした牛乳パック、またあるものは自分が赤ん坊の頃からそこにあった萎れた牛乳パック。