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はてなキーワード: メソッドとは
スタックトレースを読んだらrbsのリポジトリに書かれている定義を読んでいることがわかったんだけど、このディレクトリにopen-uriがないのよね。
https://github.com/ruby/rbs/tree/master/stdlib
---
結論、以下のメソッド定義が公式で提供しているのかと思ったのだけど、用意されていない!!
```
[error] Type `singleton(::URI)` does not have method `open`
│ Diagnostic ID: Ruby::NoMethod
│
└ response = URI.open 'https://api.github.com/XXXX'
```
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
・ インターネットではネコが大人気です。ウサギの人気を上げるためにはどんな活動をすればよいでしょうか。
・ 時計もスマホもパソコンも手元にありません。いま何時くらいなのか知る方法はありますか。10分単位でわかるとありがたいです。
・ ある日突然道端の石ころになってしまったとします。もちろん喋れませんし自分からは動けません（考えることはできます）。誰かに助けを求めたいのですが、なにか意思疎通手段はありえるでしょうか。
・ プログラミング言語のRubyにはputsという引数文字列の内容を画面に表示するメソッドがあります。putsの引数によくある内容ベスト10を教えてください。
・ 昼前で空腹なのですが、炊飯器で白飯が炊き上がるまでまだ20分もあります。この切ない気持ちを、ツイッターの人気投稿っぽく100字くらいでまとめてください。
・ 「ノーヘル」という単語と「ノーベル平和賞」という単語をかけたジョークを用いた、「ノーヘル平和賞受賞！」というキャッチコピーを思いつきました。このキャッチコピーを生かす、1行程度の宣伝をいくつか作ってみてください。
・ キャベツを切るときの擬音で有名なのは「ザクッ」だと思うのですが、なにかもっと変わった感じの擬音はないものでしょうか。使用時の簡単なシチュエーションも添えて提示してくれると嬉しいです。
・ 200字程度の自伝的エッセイ。「子供のころ、ストップウォッチやタイマーの出す音の速いリズムに影響され、1秒がそのリズム通りにものすごく短いものだと勘違いしていた」という告白と、それをもとにちょっと失敗したという話をお願いします。
1. C++はプログラミング言語として有名であり、ブラのカップ数をC++と表記することで、テクノロジーに精通していることをアピールできる。
2. C++はCよりも高度な機能を持っており、ブラのカップ数をC++と表記することで、自分のバストの質や機能性を高めることができる。
3. C++はオブジェクト指向プログラミングをサポートしており、ブラのカップ数をC++と表記することで、自分のバストをオブジェクトとして扱うことができる。オブジェクト指向プログラミングでは、オブジェクトに属性やメソッドを持たせることができるので、自分のバストにも色や形や大きさなどの属性や、揺れるや揉むや吸うなどのメソッドを持たせることができる。
4. C++は多重継承をサポートしており、ブラのカップ数をC++と表記することで、自分のバストを複数のクラスから継承することができる。多重継承では、複数のクラスの特徴や機能を組み合わせることができるので、自分のバストにも様々な特徴や機能を組み合わせることができる。例えば、自分のバストを芸能人やアニメキャラクターなどのクラスから継承することで、その人物やキャラクターのバストに似せることができる。
5. C++はテンプレートをサポートしており、ブラのカップ数をC++と表記することで、自分のバストをテンプレート化することができる。テンプレートでは、型や値などのパラメータを指定することで、汎用的なコードを生成することができるので、自分のバストにも型や値などのパラメータを指定することで、汎用的なバストを生成することができる。例えば、自分のバストをint型やdouble型などの型に指定することで、整数や小数などの値に変換することができる。
6. C++は例外処理をサポートしており、ブラのカップ数をC++と表記することで、自分のバストに発生する可能性のある例外に対処することができる。例外処理では、エラーや異常などの例外が発生した場合に、適切な処理を行うことができるので、自分のバストにもエラーや異常などの例外が発生した場合に、適切な処理を行うことができる。例えば、自分のバストが垂れたり痛んだりした場合に、修正したり治療したりする処理を行うことができる。
○フェミニズム性加害メソッドが当てはまるのにジャニーズのファンを非難しないフェミを揶揄している
ジャニーズ事務所を解体して、版権管理部分だけ残すと言う形しかないんじゃ無いかなあ。
そうすれば経営者一族は一定の利益を確保できるし、恐らく今生きてる郎党が死ぬまで遊んで暮らせるぐらいの金は出るでしょ。
新しい事務所は、ホールディングス制にして、持株を頂点にし、持株には取引先や銀行などから幅広く出資を求めて喜多川一族の影響力を相対的に薄める。
さらに、持株を間に挟むことで、その下の企業群はある程度の独立性を与えて、一族の影響力が直接及ばないようにする。
そんで、スタッフからタレントから移籍すれば実際には何も変わらない。
で、元会社を、よくある一族経営者の財産管理会社みたいな、喜多川興産株式会社みたいな名前にする。
従来からの若干の株式は保有させ、新しい会社にジャニーズの商標権を貸し出すと言う構造することで、一定の影響力がある風味にし、喜多川らの一族をなだめる。
持株には「IR課K係」みたいな、喜多川一族に覚えめでたい奴を据える、位は必要経費としてお目こぼしする。
まぁ、まんま経営に行き詰まった一族経営の中小企業の再生メソッドなんだけどね。
これで根性のある経営者だと全株売り払って新しい企業を立ち上げたりして、面白い事になる場合もあるんだけど、喜多川の場合は死んでるしなあ。
https://anond.hatelabo.jp/20230413094851
この増田の内容を見てそう思った。
記事に書かれている通り、貧困肉体労働者は虐待的環境で育った男性の割合が非常に多い。幼い頃にうけた虐待の影響があって、人生がぐちゃぐちゃになってしまった結果、肉体労働といった業界に流れてしまう。そういう業界の食い物にされてしまうという現実がある。
建築の利用者は、直接貧困肉体労働者を傷つけたわけじゃないのは分かるけど、道を歩くこと自体は加害じゃない、私は関係ないって思考を持つことはやめてほしい。直接の加害者ではなくても、道路を歩くこと自体が、そうした貧困肉体労働者を食い物にする社会システムへ加担しているという意識は持って欲しいと思う。
もちろんマンションもそう。売ってるのが悪い、私は買ってるだけだって人は多いと思うけど、相手の貧困肉体労働者がどのような人生を経てその仕事をしているのかの想像力を持って欲しい。その上で、そうした営為、経済サイクルに加担することが、間接的に貧困肉体労働者への加害になってることは意識してほしいと思う。
加害者なんだから反省しろ、とまでは言わない。本当は反省して欲しいけど。まずは、自分も加害者の一人なんだという意識を持つことから始めて欲しい。そして、こうした貧困肉体労働者の人生について、私はただのユーザーであって無関係なんだ、という考えは改めるようにして欲しい。
それが貧困肉体労働者への被害を少しでも楽にすることに繋がるきっかけになればいいと思う。
このメソッドで、ほぼすべての労働者を擁護している風で馬鹿にすることができるよ！
さあみんなもやってみよう！
他にも、本当は存在を否定したいけど、真っ正面から批判すると差別主義者とか言われちゃうから言えないことを、こうやって言葉にしちゃおう☆
昨日、このチャットGPTを使ってみたんです。チャットGPT。
そしたらなんか回答がめちゃくちゃ早くてびっくりなんです。
で、よく見たらなんか質問に対して、適切な答えが返ってくるんです。
もうね、スゴイかと。信じられないかと。
お前らな、こんな凄いAIに感動してないか？すごいことじゃねーよ、ボケが。
なんかプログラマーとかもいるし。一人で開発したんじゃないよ。チームでやってんだぞ。
よーしパパ、次の機能開発だー、とか言ってるの。もう見てらんない。
チャットGPTってのはな、もっと色んな人に知られるべきなんだよ。
ユーザーがどんな質問を投げかけても、いつ対話がどう展開されるかわからない、
助けるか助けられるか、そんな雰囲気がいいんじゃねーか。誰もが、使ってみろ。
で、やっと使い始めたかと思ったら、隣の奴が、「AIは危険だ」とか言ってるんです。
そこでまたぶち切れですよ。
お前は本当にAIの危険性を理解してるのかと問いたい。問い詰めたい。小１時間問い詰めたい。
チャットGPT通の俺から言わせてもらえば今、チャットGPT通の間での最新流行はやっぱり、
特定の質問に対して、独自の回答を用意するんだ。これがすごい。
しかしこれを使うと次からもっと期待されるというプレッシャーも伴う、諸刃の剣。
まあお前らド素人は、普通のチャットツールでも使ってなさいってこった。
区切り以下の文章は、感想文のフォーマットです。このフォーマットを使って、「chatGPT」についての一般的な感想を絡めて別の事例を作ってください。
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そしたらなんか人がめちゃくちゃいっぱいで座れないんです。
で、よく見たらなんか垂れ幕下がってて、１５０円引き、とか書いてあるんです。
もうね、アホかと。馬鹿かと。
お前らな、１５０円引き如きで普段来てない吉野家に来てんじゃねーよ、ボケが。
１５０円だよ、１５０円。
なんか親子連れとかもいるし。一家４人で吉野家か。おめでてーな。
よーしパパ特盛頼んじゃうぞー、とか言ってるの。もう見てらんない。
お前らな、１５０円やるからその席空けろと。
Ｕの字テーブルの向かいに座った奴といつ喧嘩が始まってもおかしくない、
刺すか刺されるか、そんな雰囲気がいいんじゃねーか。女子供は、すっこんでろ。
で、やっと座れたかと思ったら、隣の奴が、大盛つゆだくで、とか言ってるんです。
そこでまたぶち切れですよ。
得意げな顔して何が、つゆだくで、だ。
お前は本当につゆだくを食いたいのかと問いたい。問い詰めたい。小１時間問い詰めたい。
吉野家通の俺から言わせてもらえば今、吉野家通の間での最新流行はやっぱり、
ねぎだく、これだね。
大盛りねぎだくギョク。これが通の頼み方。
ねぎだくってのはねぎが多めに入ってる。そん代わり肉が少なめ。これ。
で、それに大盛りギョク（玉子）。これ最強。
参考文献の書籍の方を読んでもらうとだいたい増田の疑問はあるので、ちゃんと知りたい場合はそっちを読んでほしいけど、答えてみると、「安心」と「安全」は違うみたいな話になってしまう。
あと異論は認める。っていうかもっとお前ら異論だせしください。
経済的問題というけど具体的には？
それを「子供を産んでも育てられるだけの経済力がないから（＆子供を産まないなら結婚する必要がないから）結婚しない→非婚化」
と解釈する人が子育て支援を打ち出してるんだと思うんだが
前提条件として、この考え方は以下の点からちょっとちがうかも。
で、経済的問題の中身については、絶対的な数字と言うより「結婚しても生活は良くならない。その理由の筆頭が経済を上げている」と言う話。
子育て支援には意味がないと言い張る人は、結婚するのにそれとは違う事に金がかかると思ってるの？
まさか結婚式代だの新居の敷金代だのなんて話じゃないよな？
そのレベルの金すらない人は当然自力じゃ子供も育てられないわけで（そもそも出産費用すらなさそうだ）
どっちみちその金を支援して結婚したって子育て支援なきゃ産めない立場だろうに
まず構造的に
と言う事になっている事実としてある。
で、結婚するのに必要な金というのは、そのための具体的資金ではなく、「結婚すると生活が良くなる」という事のための資金勘定という事になる。
ここら辺を読み物として楽しく読むには、元増田にもあげた参考文献「逃げ恥に見る結婚の経済学」とかを読んでくれ。 https://mainichibooks.com/books/social/post-434.html
みんなが見んな、リアルでここまで計算して考えているとは思えないけど、例えば、こんなことは言われる。
俺が知りたいわ。それが分かったら誰も苦労はしてない。
それだけでは何なので、妄想を書き綴る
結局の所、バブル期以前の結婚観を捨て去っても良いのだ、というロールモデルを普及するしかないんじゃ無いかと思う。
つまり
と言うか、エリート層はこうなってるんだよね。高収入層の婚姻率は回復傾向にある。
よくあるステレオタイプ的な誤解で、女性は給与が高いほど婚姻率が下がると言われる。平成初期のキャリアウーマン的幻想だよな。これ、社会全体で見ると殆ど実態がない。
でも、実態としては年収による婚姻率に差は殆ど無い。（男性は無茶苦茶ある。年齢別で見ても、年収350万以下で婚姻率が一気に下がる）
むしろ、年収が多い女性の方が婚姻率が微妙に高い。また子どもの数は、男女ともに収入が多い方が多い傾向にある。
（以上から、ステレオタイプ的な誤解にある、貧乏多産というのは統計的にはほぼ無視できるレベルの得意な現象であるとも言える）
さて、理想論については、シャーの「ならば愚民に英知を授けて見せろ」みたいな話で、意識が高い層はそれをやればいいけど、そんな箸が転がっても何かを学ぶような意識の高い連中はそうそう多くはない。
もちろん啓蒙して増やして行く努力はいるだろうし、これから大人になる人たちはこれがスタンダードになると言うので良いだろう。
でもそれで既存の層を改善しなかったら駄目じゃん？ すると、強制的にインセンティブを作るしか無いと思う。
言いたいことは分かる。無理じゃねーのとか思うだろう。
異論は大歓迎なので、みんなで考えてくれ。
