プログラミングの勉強方法で最も効果がない方法は「写経」です。コードを記憶しても無駄です。実際のプログラミングでは記憶にないコードを作り出さなければいけないからです 「写経」はタイピング速度の向上やキーワードを覚える効果はあるかもしれませんが、肝心のプログラミングには役に立ちません — Koichi Nakashima (@ko1nksm) September 3, 2024 こういうエントリを見かけたので。 僕は1990年代からプログラミングを人に教える仕事をしています。最初は中学の時に技術家庭科の授業を先生から任されて同級生にプログラミングを教えることから始まりました。その後、色々な方法を試しましたが、結論としてプログラミング初心者は写経した方が結局は上達が速いと今は考えています。 それが特に強く感じられたのは2015年頃から色々な人にAI関連のプログラミングを教え始めた頃です。 AI関
かれこれ一ヶ月弱くらいBitNetと格闘している。BitNetは、Microsoftが発明したと主張している1-Bit(1.58ビットとも言われる)量子化ニューラルネットワークのことだ。 僕はその辺に落ちてるコードを使って最初の最初はlossが2くらいまで下がったのだが、そもそもLLMはlossが1を切らないと実用性がない。 それ以降は6とか良くて5とかなのでたまたま最初に試したのがうまく行ったようだ。 しかしいつまで経っても良くならないのでBitNetの性質を根本的に見直す必要があるのでは?と思い、初心に帰って論理回路を学習させようとした。 BitNetのコードベースははちさんのコードと、Microsoftの公式な論文の実装を併用した。 まず試したのはこのようなコード from bitnet import * import torch from torch import optim im
哲学者の東浩紀さんと思想史と近代科学史(特にコンピュータ史)の本を一緒に書いてみようという企画が今年から立ち上がった。 すると東さんがある日の生放送で、「しかし俺も最低限プログラムくらいかける必要があるんじゃないか。しかし最低限のプログラムとは何か」と言っていたところ、シラスの桂さんが「エラトステネスの篩ふるいとかですかねえ」と言っていて、もうエラトステネスと聞いたら黙ってはいられない吾輩が怒涛の勢いで生放送したところ、東さんが一番乗りで入ってきてくれたのでその場でライブコーディングしながらプログラムの書き方を簡単に教えることにした。 https://shirasu.io/t/zelpm/c/shi3zlab/p/20240105163405 プログラミング言語習得のコツプログラミング言語は、言語であるため、マニュアルを頭からお尻まで読んで内容を暗記するよりも、「これってどうやんの?」「こ
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
最近よく聞かれるので改めて言っておく。俺に起業の相談をするな。一切受けつけていない。突然事業のアイデアを言われても俺は助けないし助けられない。 俺が相手にするのはUberEatsのユーザーと、昔から一緒に仕事をしている人の紹介だけだ。もうすぐ五十路が見えているというのに新たな人間関係を構築しようとするほど俺は暇でも気長でもない。 相談されるとそれだけで僕の頭脳が無駄に消費される。俺に相談するというのは基本的に泥棒である。俺は何か聞いたら自分でも意識しないうちに気の利いた解決策を考えてしまう。俺にとって俺の頭脳は商売道具だから、俺に起業の相談をするというのはタダでイラストレーターに絵を描けと言ってるのと同じだ。 相談を受けなくていいようにたくさん記事を書いてるし本も書いている。俺の情報を一方的に発信するのは構わないのだが、誰かのへんな考えを聞いて時間を浪費したくない。時間は限られているのだ。
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
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