Otake

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Otake
@LangProc
DubGuild CEO / Scaling Speech AI / dubguild.com
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Otake’s posts

Otake
@LangProc
夏休みはPFNのインターンに参加させてもらうことになりそうです。よろしくお願いします。
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Otake
@LangProc
産総研の覚醒でやっている「世界観を崩さない翻訳」の件でAAMT若手翻訳研究会で発表&優秀賞を頂きました😊 共著者の皆様、協力してくれた方々、ありがとうございます！
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Toshiaki Nakazawa
@Tzawa
AAMT若手翻訳研究会の受賞者をホームページにて発表いたしました。また同意いただいた方の動画と発表資料も公開しております。 aamt.info/event/seminar/
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Otake
@LangProc
谷中研と宮尾研、部屋隣同士なのはありがたい。B4のマジで何も分からん頃は谷中研の研究も少し勉強させてもらえた（理解できたとは言っていない）
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Otake
@LangProc
最近LLMの勉強を始めたんだけど、他の分野と比べて論文の出てくるスピードが早過ぎて追えなさすぎる。 論文の読み方を変えないとダメかなーとか思う
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Otake
@LangProc
ボスが実際にどれぐらい忙しいのか分からないけど、少なくとも学生相手に「自分は忙しくない感、仕事をかわすのが上手い感」を感じさせてるのは本当に凄い…
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Otake
@LangProc
来年１月から東大にもGH200が1000台以上あるスパコンができるらしいし、LLMに興味ありそうなHPC系の先生とかが須田先生の後釜で着任しないかな～と思ってる
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Otake
@LangProc
2〜300万ぐらいのお金をくれる研究室は結構ありそう 早水研の480万は聞いた話の中では一番凄いな
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Otake
@LangProc
やっぱパワーある人はすぐ論文にできるネタみたいなのが沢山あって、言語処理学会という締め切りが現れるとなんだかんだポンと論文を出してしまうのでは？という感覚がある
2.8K
Otake
@LangProc
うちの学科、研究室に配属されるのが10月なのにこれなので佐藤研ちょっと強すぎる😅
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enjoy my life
@issei_sato
M1長谷川さんが卒論でやっていた研究がICLRに通った。卒論の研究からトップカンファレンスへはこれで４回目。この仕組みづくりの完成度を高めたい。
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@LangProc
スパコン人材はスパコンがある所でしか育成できないから、中々勝手に生えてこないんだろうなぁと感じる
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DC1採択者の平均国際会議採択件数を聞いて戦々恐々。というか、国際会議に通るような論文一生のうち一回でも書けるのか....という気持ちでいっぱい
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@LangProc
DMM英会話4か月目ぐらいなのだが、今日そこそこ研究室のランダムな会話に混じれて、成果出てるかも....!になってる😌
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@LangProc
最近の自然言語処理は、10人とか20人とかでやる研究の方が(私の価値観での)面白いことできそうだなぁと思う
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@LangProc
Loraの原著論文を読んで、良い論文は良い仮定からスタートしているな…の気持ちになった
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それが間違っててもいいから、素朴な疑問をすぐ口に出せるような人間になる事、すぐ口に出せる環境を作る事は大事にしたい
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PASS MARKET、初動で勝てれば勝ちだと思ってたんだけど、申込み内容の確認まで含めてのタイムを競う競技だった
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メガネって度がある部分とない部分があって違和感を感じてしまうのであまりしたくないんだが、目を大切にするためにできるだけメガネにしないとな～と思っている
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@LangProc
高速でなくてもいい文脈とかでは、モデルを構築するよりもLLMをどう使えばいいのかって研究は大事だと思うんだよな。そう思ってるのは自分だけかもしれないし、自分だけの方が寧ろいいかもしれないけど
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Otake
@LangProc
LLMを評価手法として使うことへの疑念、自分の中では評価側が出力側より賢くないとダメそう+自分を自分で評価ってできるの...?という直感から来てるなぁ 最近は自分を自分で評価できなさそうって話も一度疑ってかかったほうが良いかもしれないとは思うけど....
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@LangProc
claude3ちょっと使ってみたけど、自分の手元だと嘘のリンクめちゃくちゃ投げてくるので秒でGPTに戻った
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Otake
@LangProc
弊研究室、凄く良いところだし居心地もいいんだけれど、自分の興味の方向性と違う人が多い場所なので、企業等積極的に外に出て行った方が良いかなという気持ち
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Otake
@LangProc
世の中に反抗してNLPアンチ酒の会開きたいな（飲み会で困ったこととかは特にないが）
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Otake
@LangProc
NLP2024の情報追いたいので、とりま皆さんのNLPの参加記書きますツイートにファボつけて回ってる
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Otake
@LangProc
これは感覚なんだけど、LLMは昔の時代より汎なる目的のために構築されているので、ベンチマークのタスクに特化させてたらもうLLMではなくなるって感じがするんだよな 例えば、Entity Linkingにチューニングしてリーダーボードで１位になられてもそれはLLMではなくてEntity Linkingモデル
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Otake
@LangProc
Physics of LM読んだけど、やむを得ないんだろうが扱う範囲狭すぎてこれでは...という気持ちになった
1.3K
Otake
@LangProc
人生で初めてしたプログラミング、多分ゲームの自動化なのでオメガクラフターのコンセプトは結構刺さるんだよな 自動化できるゲームをやりたいわけじゃなくて好きなゲームを自動化したい人が多そうなので需要は分からんが、ノウハウは後続のゲームに生きそう
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