Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
バカが取ったバイキングの皿を持ってきたよ!!
Search
Hayato Tsukagoshi
June 01, 2020
Programming
0
2k
バカが取ったバイキングの皿を持ってきたよ!!
This slide describe Twitter bot 'ujimaru', which says words like uzimaru.
Hayato Tsukagoshi
June 01, 2020
Tweet
Share
More Decks by Hayato Tsukagoshi
See All by Hayato Tsukagoshi
Word Embeddings Are Steers for Language Models
hpprc
1
210
NLP2024 招待論文セッション: 定義文を用いた文埋め込み構成法
hpprc
1
100
修論発表.pdf
hpprc
0
93
YANS2024: 目指せ国際会議!「あぶない国際会議」
hpprc
0
220
Isotropy, Clusters, and Classifiers
hpprc
3
840
[輪講資料] Matryoshka Representation Learning
hpprc
5
1.5k
[輪講資料] Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training
hpprc
4
1.3k
[輪講資料] One Embedder, Any Task: Instruction-Finetuned Text Embeddings
hpprc
1
980
WhitenedCSE: Whitening-based Contrastive Learning of Sentence Embeddings
hpprc
3
830
Other Decks in Programming
See All in Programming
The Evolution of Enterprise Java with Jakarta EE 11 and Beyond
ivargrimstad
1
790
ドメインモデリングにおける抽象の役割、tagless-finalによるDSL構築、そして型安全な最適化
knih
11
1.9k
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
naoya
17
4.7k
Prism.parseで 300本以上あるエンドポイントに 接続できる権限の一覧表を作ってみた
hatsu38
1
110
都市をデータで見るってこういうこと PLATEAU属性情報入門
nokonoko1203
1
530
事業戦略を理解してソフトウェアを設計する
masuda220
PRO
22
6.2k
赤裸々に公開。 TSKaigiのオフシーズン
takezoux2
0
130
Perplexity Slack Botを作ってAI活用を進めた話 / AI Engineering Summit プレイベント
n3xem
0
660
統一感のある Go コードを生成 AI の力で手にいれる
otakakot
0
3k
TypeScript LSP の今までとこれから
quramy
1
510
Benchmark
sysong
0
210
型付きアクターモデルがもたらす分散シミュレーションの未来
piyo7
0
800
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.3k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
41
7.3k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
430
65k
A better future with KSS
kneath
239
17k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.3k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
36
2.7k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.3k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Fireside Chat
paigeccino
37
3.5k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
71
4.9k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
640
Transcript
うじまる生誕LT会 バカが取ったバイキングの皿 を持って来たよ!! @hpp_ricecake
うじまる生誕LT会 hpp Twitter : @hpp_ricecake GitHub : hppRC
うじまる生誕LT会 作ったもの
うじまる生誕LT会 うぢまるくん
うじまる生誕LT会
うじまる生誕LT会
うじまる生誕LT会 実装内容
うじまる生誕LT会 - Ujimaru Reformer (不採用) - Ujimaru Markov Model
- Ujimaru Twitter Crawler - Ujimaru Twitter Client - Ujimaru API
うじまる生誕LT会 Ujimaru Reformer
うじまる生誕LT会 Ujimaru Reformer Reformer : NLP分野でSOTAな結果を出しまくったTransformerの高効率版 - うじまるくんのツイートを収集、8000文ほどを元データに(ごめん)
- Google Colaboratory で6時間ほど訓練 - 著者実装を参考にTPU(はやいやつ)で - 訓練したモデルから文生成をする(予定だった) - 生成結果は次のページ
うじまる生誕LT会 Ujimaru Reformer
うじまる生誕LT会 Ujimaru Reformer 反省点 - データが少なすぎる(最低でも100,000文くらいは欲しい...) 解決策 -
うじまるくんが1日4000ツイートくらいする - 日本語Wikiのデータを混ぜる(全然関係ないモデルに...) - データ数が少なくても大丈夫な言語モデルに変更する
うじまる生誕LT会 Ujimaru Markov Model
うじまる生誕LT会 Ujimaru Markov Model マルコフ連鎖 : 以前に出現した系列を元に次の出力を確率的に生成する -
うじまるくんの以前のツイートを元にモデルを作成 - ライブラリとして使えるように、JSONでモデルを出力 - 他の人のツイートも同じく収集して似た傾向の語彙を増強 - PyPIに登録したので`pip install ujimaru-markov-model`して `ujimaru`をするとうじまるくんが喋ります
うじまる生誕LT会 Ujimaru Markov Model
うじまる生誕LT会 Ujimaru Twitter Crawler
うじまる生誕LT会 Ujimaru Twitter Crawler 実装: GO - データ収集に利用 -
anacondaを使用(超便利) - Standard Search APIじゃ足りなかったので Premium Search API (無料枠)も使用 - anacondaにPremium APIを触るメソッドが生えてなかったのでforkして生や した
うじまる生誕LT会 Ujimaru Twitter Client
うじまる生誕LT会 Ujimaru Twitter Client 実装: Rust - ツイートの定期投稿に利用
- ツイートするテキストはAPIから取得 - Twitter API を叩くいい感じのライブラリがなかったので自作↓ - Kuonという名前のOSSとして公開しました(めっちゃWIP)
うじまる生誕LT会 Ujimaru API
うじまる生誕LT会 Ujimaru API 実装: Python (flask) - Cloud
Run でデプロイ (https://ujimaru-api-l3qfihnisq-an.a.run.app/tweet) - アクセスすると生成したテキストを返す - Docker imageをポイするだけなので超簡単
うじまる生誕LT会 Ujimaru API まとめ - ニューラルなモデルを使うときはデータ数に気を付ける - ソースコード
: https://github.com/hppRC/ujimaru - LTのスライドは内容を絞ろう
うじまる生誕LT会