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はてなキーワード: WWWとは
ブルアカとプロジェクトkv、原神と鳴潮、荒野行動とフォートナイトとPUBG、海外ゲームはパクられてファンも起こる中、日本だけは「これセフィロスじゃんwww」とゲラゲラ笑っているのだった
結婚して子供までいる俺すごいだろマウントしてくる上司って人生全否定のハラスメントそのものやからこっちも「あんたの給与子供3人とかどんだけ盛ってんすかwww、子供大学に行かせられなくって全員非正規予定っすか？無計画ww性欲優先wwwきっしょwww人間じゃないじゃんただの繁殖wwwこれから社会保障費も爆上がりしていくのに低学歴のお荷物作っただけで偉そうにwww」
っていうことで釣り合いが取れてお互いイーブンになると思うんだよな
beautyaki
@j_sakkin
女性の表現を見て『やだ気持ち悪いやめてほしい』と違和感を持った女性が多く声を上げる。そこに女性ではない男性が『いや？違和感ない、ありだよね、過剰な反応だ』と言う。これの何の意味があるの？
ハナブサ ノブユキ
@Hanapan8723
まず私は、男性視点、女性視点という大きな主語の枠での話はしていないです。
beautyaki
@j_sakkin
そうじゃなくて。あなた男性でしょ？あなたの意見は男性視点よね？って話。
ハナブサ ノブユキ
@Hanapan8723
人に言っていいことと悪いことがある
情けないと言われようがいいわ
泣いたよ、悔しくて
そうじゃないと言ったところで「それはあなたが男性だから」で返され燃やされる
自分の加害はまったく気にしていない
r.max
@rmaxxxxxxxxx
MovieFan
@MovieFa35317289
MovieFan
@MovieFa35317289
kaori matui
@KaoriMatui
とにかくヤらせろ草
とかも来るよ。
riri
@vivid13839015
これはそう。
@ItUFhxx4Cx2060
本当に男羨ましい🥹🥹🥹🥹🥹
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もうなんか本当のごみ溜になったね。
YouTubeとかでは、赤いきつねは中村ホールデンの仕込みだったことまでバレて動画にされてんのに…
遅れすぎwww
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男の癖にナヨナヨ、恥ずかしくないの？笑
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『反DEIを支持していた人は「正解から外れた者はデータのように削除される」って分かってて歓喜していたんだよね？その自分たちが削除対象にはならないと絶対的な自信を持ちながら。/命まで奪ってないからセーフって』
いや、アメリカ人はそれをされてきたんだよね。
だから、ゴーストオブツシマみたいな大ヒットゲーム使ったプロデューサーも追い出されたし
アサシンクリードという名作を作ったUBIもプロデューサーも最初のチームメンバーも、誰1人残ってない。
誰1人、だよ。
全員消されてる。
うん、
左翼はさんざんそれをやってきたんだけど、なんでトランプがちょっと反撃しただけでもう泣きを入れてるの？？？
黒人でノンバイナリーという正解しか許されない社会だったんだけど？
Transformerアーキテクチャを基盤とする大規模言語モデル（LLM）の訓練効率化に関する主要技術革新を、時系列的に整理し体系化する。本分析はarXivを中心とした学術論文に基づき、実証的研究成果に焦点を当てる。
Popelら（2018）のTransformerモデル向け訓練手法分析[8]では、バッチサイズと学習率の動的調整が収束速度向上に有効であることを実証。最大文長制約を設けることでメモリ使用量を最適化し、8GPU環境で1.4倍の訓練速度向上を達成した。特に学習率のウォームアップ戦略が勾配不安定性を低減し、初期収束を促進する効果が確認されている[8]。
Zhuangら（2023）の調査[1]によれば、自動混合精度（AMP）訓練はFP16とFP32のハイブリッド運用により、メモリ消費量を50%削減しつつ、DeiT-Bモデルの訓練速度を2倍改善。勾配スケーリング機構が数値的不安定性を緩和し、精度劣化なしに計算効率を向上させる[1]。
Zhuangらの分析[1]で言及されるLion最適化は、AdamWと比較してメモリ効率が30%改善され、収束速度が1.5倍高速化。運動量推定と重み減衰の組み合わせが、Transformerの大規模疎行列演算に適応し、ImageNet分類タスクでTop-1精度1.2%向上を記録[1]。
損失関数の平坦な最小値を探索するSAM手法[1]は、Transformer訓練における汎化性能を15%改善。ただし二段階最適化が必要なため訓練時間が1.8倍増加する課題を抱える。後続研究では確率的重み摂動を導入し、計算オーバーヘッドを30%削減[1]。
Shahidら（2024）の総説[3]で解説されるLoRAは、重み更新行列を低ランク分解することで微調整パラメータを90%削減。GPT-3 175Bモデルで従来手法と同等の性能を維持しつつ、GPUメモリ使用量を65%削減[3]。
動的ドロップアウト手法[4]は検証損失に基づき正則化強度を調整、Shakespeare_charデータセットで収束速度を40%改善。指数減衰スケジュールが最適で、推論時のメモリ効率を25%向上させた[4]。
小規模言語モデル（SLM）を活用したSALT手法[2]は、二段階訓練アプローチによりLLM事前学習時間を30%短縮。知識蒸留段階ではSLMの予測分布を転移し、難易度適応型データ選択が学習効率を最適化[2]。
MoEアーキテクチャ[3]は専門家ネットワークの動的選択により、同パラメータ数で推論速度を2.3倍向上。トークンレベルルーティングが計算負荷を分散し、GLUEベンチマークで精度3.1%改善[3]。
強化学習を統合したPPO手法[3]は人間フィードバックを効率的に活用、倫理的アライメントタスクで従来比25%の精度向上。報酬モデルとの相互作用学習が政策勾配の安定性を確保[3]。
EVOLvEフレームワーク[7]は探索的バンディット問題に対して最適アルゴリズム知識をLLMに転移、合成データによる事前学習で探索効率を60%改善。モデルサイズ依存性を低減し、7Bパラメータモデルが70Bモデルを性能で凌駕[7]。
1. 計算量削減：MoEの疎活性化（計算コストO(1)）[3]
2. メモリ階層最適化：AMPと動的ドロップアウトの併用[1][4]
3. 分散処理効率化：非同期勾配更新とパイプライン並列化[8]
3. 動的適応機構：PPOの政策最適化とMoEの専門家選択[3][7]
1. カタストロフィックフォーミング：継続学習における破滅的忘却問題[3]
2. 計算-精度トレードオフ：量子化訓練の精度劣化メカニズム[1]
3. 倫理的アライメント：自己最適化システムの制御可能性[3]
1. ニューロモーフィック統合：脳神経機構を模倣した効率化[3]
学術論文に基づく本分析を通じ、LLM訓練技術が単なる計算資源の拡大からアルゴリズム革新へとパラダイムシフトしていることが明らかとなった。今後の進展により、エネルギー効率と倫理的妥当性を両立する次世代訓練手法の登場が期待される。
Citations:
[1] ttps://arxiv.org/pdf/2302.01107.pdf
[2] ttps://arxiv.org/html/2410.18779v1
[3] ttps://arxiv.org/abs/2408.13296
[4] ttps://arxiv.org/abs/2411.03236
[5] ttps://arxiv.org/pdf/2308.04950.pdf
[6] ttp://arxiv.org/pdf/2307.06435.pdf
[7] ttps://arxiv.org/abs/2410.06238
[8] ttps://arxiv.org/abs/1804.00247
[9] ttps://arxiv.org/pdf/2010.07003.pdf
[10] ttps://arxiv.org/html/2410.16392v1
[11] ttps://www.ijcai.org/proceedings/2023/0764.pdf
[12] ttps://arxiv.org/abs/2306.10891
[13] ttps://arxiv.org/html/2410.16682v1
[14] ttps://arxiv.org/abs/2502.00571
[15] ttps://arxiv.org/abs/2405.14277
[16] ttps://arxiv.org/abs/2310.05204
[17] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v2
[18] ttps://arxiv.org/abs/2305.14239
[19] ttps://arxiv.org/abs/2407.18003
[20] ttps://arxiv.org/pdf/2309.06054.pdf
[21] ttps://arxiv.org/html/2401.02038v1
[22] ttps://arxiv.org/abs/2409.04833
[23] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v3
[24] ttps://arxiv.org/abs/2410.13116
[25] ttps://arxiv.org/abs/2502.01612
[26] ttps://arxiv.org/abs/2302.01107
[27] ttps://arxiv.org/html/2302.07730v4
[28] ttps://arxiv.org/abs/2410.06940
[29] ttps://www.axelera.ai/blog/multilayer-perceptrons-mlp-in-computer-vision
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