数理の弾丸⚡️京大博士のAI解説の動画一覧です。 https://favtu.be/videos-rss/c/UCq4tFx2rHBAkcvKDTXrPcDw Fri, 13 Jun 25 17:00:07 +0900 https://favtu.be/timelines/v/3Q47-i13YAA Fri, 13 Jun 25 17:00:07 +0900 https://favtu.be/timelines/v/vYWpO1jo8ws Mon, 05 May 25 11:25:51 +0900 https://favtu.be/timelines/v/laZ_LMQf2e0 Fri, 25 Apr 25 17:01:02 +0900 00:00:37 本題は から 00:57:06 ブロックするのがLLMだとジェイルブレイクされて完璧にブロックできないリスクがあるのがエージェント活用の課題ですよね。特に大企業とか金融機関とかセキュリティ厳しい会社だと機密データを数人のプロジェクトチームごとなど、かなり細かい単位で管理するので、その機密データにアクセスできるLLMを、機密データにアクセス権のない従業員が使っていいのかみたいな問題が発生しちゃいますよね。エージェントの出力精度の問題が直近の大きな課題ですが、実は上記のようなセキュリティ面の課題の方が厄介みたいなシナリオは考えられるのかなと思っています。動画は大変勉強になりました。ありがとうございます。 https://favtu.be/timelines/v/UKtgywiZ8io Thu, 10 Apr 25 20:03:01 +0900 https://favtu.be/timelines/v/KpvI6Z6xHa0 Fri, 28 Feb 25 10:00:26 +0900 https://favtu.be/timelines/v/hMBHOvsrwkQ Wed, 26 Feb 25 17:00:43 +0900 https://favtu.be/timelines/v/dwT1z3HJua0 Sat, 22 Feb 25 16:47:33 +0900 https://favtu.be/timelines/v/k6FaAQ5GsgI Sat, 23 Nov 24 13:59:35 +0900 https://favtu.be/timelines/v/tMyQzzutpCs Wed, 23 Oct 24 06:00:37 +0900 00:05:10 コメントありがとうございます！あたりの質問はとても重要ですし、ToolBenchの説明をしているところではツールについての大事な補足に繋がっているので、そんなことないと思いますね https://favtu.be/timelines/v/narvTLkBXXo Sat, 12 Oct 24 20:27:11 +0900 00:06:13 下準備 00:09:35 データの前処理 00:13:35 id2label、label2id の定義 00:16:30 データセットの定義と前処理 00:38:00 評価指標の定義 00:39:49 モデルの定義と学習 00:51:00 評価 00:53:13 推論---「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/VBiKjWHC4jU Sat, 21 Sep 24 07:05:00 +0900 ターミナル入門｜触って慣れて苦手克服 🫶 この動画ではMac、Linuxのターミナルについて、実用上支障がないレベルの基礎知識を身につけます🧚🏻‍♀️ --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、桜島、税金 #ターミナル #コマンドプロンプト #mac #ubuntu #linux #git #github #terminal #コマンド #debian #centos #パスを通す #pip #homebrew https://favtu.be/timelines/v/UNzkeYvEs5g Sat, 21 Sep 24 07:00:20 +0900 00:01:00 概要 00:04:55 結論 - BERTとLLMが主流 00:09:18 文埋め込みモデルの作り方 00:11:09 プーリング - BERTの場合 00:14:34 プーリング - LLMの場合 00:17:11 実用のための情報収集 00:22:20 まとめ---「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/BjZgSSsedtY Sat, 14 Sep 24 18:12:27 +0900 00:01:27 今回の内容 00:03:32 o1 の強みは一体何 00:05:43 評価結果（抜粋） 00:08:10 技術要素 00:09:57 思考過程を見てみましょう 00:14:13 o1 活用のコツ https://favtu.be/timelines/v/9MUFpta6rxc Mon, 02 Sep 24 18:00:06 +0900 00:00:48 言語学者は文法をどう見ているか？ 00:03:14 学校文法 00:05:01 文法構造＝階層 00:12:22 文法の理論は何を解明したいのか 00:15:15 範疇文法 00:17:35 範疇 00:19:22 規則 00:23:47 いかなる意味で計算なのか 00:29:49 練習してみましょう 00:33:40 クロージング https://favtu.be/timelines/v/_68Urq4Z7-E Sat, 24 Aug 24 08:01:14 +0900 00:02:25 RAGってなに 00:05:35 発展の方向性 00:12:35 全てはベクトルである 00:24:14 RAGシステムの性能要因 00:39:08 いかにして技術発展を追うか https://favtu.be/timelines/v/NBIU85oGR7M Sat, 10 Aug 24 08:00:13 +0900 00:02:03 AIが学習するとはどういうことか 00:12:18 最適なパラメータの見つけ方 00:22:14 ニューラルネットワークの世界 00:45:59 ニューラルネットワークの学習----------「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/6c2FwUznK50 Sun, 28 Jul 24 11:35:17 +0900 00:03:34 Llama 3.1 の概要 00:08:35 Llama 3.1 の機構 00:12:30 Grouped Query Attention 00:18:32 学習の仕組み 00:22:59 Direct Preference Optimization 00:25:20 データの品質を維持する策---「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/6tcjwdanedU Tue, 16 Jul 24 20:00:05 +0900 00:00:25 今回の内容 00:01:48 なぜこの論文が重要なのか 00:03:45 人工知能の論文を読む切り口 00:06:41 系列モデリング 00:11:45 対抗馬は何か 00:19:57 主提案は何か 00:31:20 位置符号化 00:37:20 マルチヘッド自己注意 00:56:12 Point-wise Feed Forward Network 00:59:57 最終出力 01:06:23 評価のWhat/Result 01:13:32 その後の展開---「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/XlFbaKXVCIk Sat, 13 Jul 24 18:28:09 +0900 00:01:03 Few-shot learning 00:10:05 プレースホルダを置く 00:12:33 Clipy のご紹介 00:14:53 Browsing 00:17:17 マルチモーダルの活用 00:24:57 学術としてのプロンプトエンジニアリング https://favtu.be/timelines/v/rDeRHzVZbv8 Sun, 07 Jul 24 09:00:26 +0900 00:01:16 今回の内容 00:01:43 RAGの広がりとGraphRAG 00:03:33 知識グラフ 00:09:25 グラフデータベース 00:13:55 GraphRAG 00:22:57 座学まとめ 00:23:10 LangChainによる実装 https://favtu.be/timelines/v/Gcrt1_zYK_g Sun, 30 Jun 24 08:00:12 +0900 00:01:17 線形代数超入門 00:22:25 Python機械学習最短距離 01:53:18 大規模言語モデルの基礎知識（線形代数・埋め込み・Transformer） 02:49:35 LangChain入門 03:13:34 LLM の仕組み 03:31:27 LLM API、LangChainによるGPT-4oの呼び出し 04:13:20 RAGの仕組み 04:30:26 LangChainによるRAGの実装 https://favtu.be/timelines/v/Ex1f0HSQd80 Tue, 25 Jun 24 05:30:00 +0900 00:03:24 話のスコープを整理する 00:08:38 社会的地位 00:12:12 パイプライン 00:24:05 コスト----------「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/zV3EjwsFJbE Sat, 22 Jun 24 18:05:40 +0900 00:00:30 本題 00:03:40 何ができるようになればいいのか 00:07:43 写像って何すか 00:12:38 行列 00:15:00 行列とベクトルの積 00:19:49 ニューラルネットワークと行列 00:23:23 Q＆A https://favtu.be/timelines/v/xvaB1Xbwo7Q Sat, 15 Jun 24 18:51:30 +0900 00:00:28 Stable Diffusionって何？ 00:05:35 今回の内容 00:06:35 拡散モデルの仕組み 00:12:13 拡散モデルの学習データ 00:14:05 拡散過程の典型的な定式化 00:18:48 拡散モデルの学習 00:19:50 逆拡散過程の典型的な定式化 00:24:26 素朴な拡散モデルの課題 00:25:31 生成画像のコントロール 00:28:53 潜在拡散モデル 00:35:52 近年の展開 - Stable Diffusion 3----------「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/L1tDr3C7z-Q Sun, 09 Jun 24 10:10:56 +0900 00:00:35 RAGで実現できること 00:03:15 RAGの基本的な仕組み 00:09:07 データをベクトルで表すという発想 00:14:02 性能に関わるのはどの部分か 00:17:35 APIキーの準備 00:23:10 PDFデータの読み込み 00:27:25 文埋め込みと類似文書探索 00:34:30 シンプルにGPT-4oに聞いてみる 00:38:00 プロンプトテンプレートを作る 00:43:55 RAGのチェインを作る 00:15:52 そうですね、 あたりでちらっと話したのですが、そもそもの参照先に良いデータが揃っていて、よろしく管理されていないと成立しないですね。RAGをはじめデータ駆動への取り組みをしたいというのに後押しされてデータ基盤の見直しから始めるケースもある、というかそれが多数派かもしれません https://favtu.be/timelines/v/DLwhHZUd2fU Sun, 02 Jun 24 13:00:08 +0900 00:01:40 背景：LLM戦国時代 00:04:15 今回の内容 00:04:40 良いモデル、とは 00:05:35 先にまとめ 00:06:09 LLMの評価手法 00:15:55 評価手法の現状にある背景 00:18:16 評価結果の情報はどこにあるのか 00:19:45 Chatbot Arena - 自由記述の評価手法 00:22:10 各評価手法の課題 00:24:25 Q&A https://favtu.be/timelines/v/jIWdJ5kN6iQ Wed, 22 May 24 07:00:34 +0900 00:00:50 GPT-4o振り返り/動画の主眼と構成 00:05:00 LLMにテキストが入力され、テキストが出力される仕組み 00:16:17 APIの主たるコスト源とGPT-4o 00:23:20 LLMのAPIとは何のためにあるのか？ 00:29:00 LangChain実践のための準備 00:34:20 GPT-4oをLangChainで呼び出す 00:43:20 APIの応答にかかる時間の計測 00:52:40 ストリーミング出力 00:56:20 トークナイザの振る舞いを見る 01:02:30 これから学ぶべきこと、今回のまとめ----------「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 00:19:50 2023年頃?だったかなAIが教えていないペルシャ語か中東の言葉を知らない間に学習してただからAIには知性があるのかもしれないということが話題になってたそうですがもともとテキストが有れば勝手に学習する設計なんですね😊 https://favtu.be/timelines/v/28dEqCoH0pg Thu, 16 May 24 08:00:01 +0900 00:02:00 日 AMにリリースした新たなモデル「GPT-4o」について、従来モデルであるGPT-4と比較しての性能改善と、研究成果としての側面について解説します。 00:03:00 チャットボットの性能が良いってどういう意味？ 00:06:40 性能評価の結果 00:10:20 現在提供されている・今後提供予定の機能 00:12:02 GPT-4oがAI研究へ与えうるインパクト----------「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 https://favtu.be/timelines/v/3I-e70ZzHLM Mon, 13 May 24 18:00:05 +0900 00:00:20 動画の目的とゴール 00:05:35 行列と深層学習 00:15:00 埋め込み 00:18:18 大規模言語モデルの基本構成 00:25:41 Transformerの全体像 00:37:16 自己注意機構 00:49:25 Transformerまとめ 00:49:49 研究トピックの紹介 00:53:14 RAG：LLMの知識拡張 00:56:20 LangChain入門 https://favtu.be/timelines/v/JEZCwhpCb4w Fri, 19 Apr 24 17:00:11 +0900 00:02:08 四則演算、代入、条件分岐、ループ処理 00:22:58 関数、クラス 00:49:50 データの作成・分割・可視化 00:58:35 モデルの学習・評価 01:21:30 モデルの可視化