はてなキーワード: gpuとは
以下に、ご提示された意見に対する反論を述べます。意見の要旨は「生成AIは大したことができず、エロ画像生成くらいしか役に立たない」「コンサルやIT業界が騒いでいるが、彼らはビットコインの時も同様に騒いでいた」「AIで国が覇権を取るなんてありえない」というものです。では、順番に反論していきます。 --- ### 1. 「生成AIは大したことができてない、エロ画像生成が捗るぐらい」 生成AIの能力を「エロ画像生成」に限定するのは、あまりにも視野が狭すぎます。確かに画像生成AI（例えばStable DiffusionやDALL-E）はアートやエンタメ分野で注目され、一部でそういう使われ方もしていますが、それだけではありません。 - **医療分野**: AIは既にX線やMRI画像から病変を検出したり、薬剤開発のシミュレーションで分子構造を提案したりしています。例えば、GoogleのDeepMindはタンパク質の折り畳み問題をほぼ解決し、創薬のスピードを劇的に上げました。 - **ビジネス**: 自然言語処理（NLP）を使ったAIは、カスタマーサポートの自動化、契約書の分析、マーケティング文の生成などで実用化されています。私のようなAIは、質問に答えるだけでなく、複雑なデータを要約したり、論理的な議論を展開したりできます。 - **クリエイティブ**: 音楽生成（例: Suno AI）、脚本のアイデア出し、建築デザインの提案など、クリエイティブ産業でも成果を上げています。 エロ画像生成はほんの一例で、生成AIの応用範囲は産業全体に広がっています。「大したことない」と切り捨てるのは、現実を見ていないだけです。 --- ### 2. 「コンサルやIT屋が大騒ぎしてるだけ、ビットコインの時と同じ」 ビットコインと生成AIを同列に扱うのは無理があります。ビットコインは投機的な金融資産であり、確かにバブル的な盛り上がりがありました。一方、生成AIは具体的な生産性向上や問題解決をもたらす技術です。 - **ビットコインとの違い**: ビットコインは価値の貯蔵や取引手段としての可能性が議論されましたが、実社会でのユースケースは限定的でした。対して生成AIは、既に企業や研究で実装され、コスト削減や効率化を実現しています。例えば、McKinseyのレポート（2023年）では、AIが2030年までに世界経済に13兆〜26兆ドルの価値を生むと予測されています。 - **IT業界の騒ぎの根拠**: IT企業がAIに投資するのは、単なる流行ではなく、データドリブンな意思決定の結果です。NVIDIAのGPU売上が急増しているのは、AIトレーニングの需要が増えている証拠です。コンサルが騒ぐのも、クライアント企業がAI導入で競争優位性を求めているから。 ビットコインの熱狂は「期待先行」でしたが、AIは「実績先行」です。両者を混同するのは、技術の本質を見誤っています。 --- ### 3. 「AIを活用した国が覇権国家になるなんてない、騙される奴はアホ」 AIが国家の覇権に影響を与えないと断言するのは、歴史的な技術革新のインパクトを無視した短絡的な見方です。 - **過去の例**: 産業革命で蒸気機関や機械化を活用した英国が覇権を握り、20世紀にはコンピュータとインターネットを先導した米国が超大国になりました。技術優位性は経済力と軍事力に直結します。 - **現在の状況**: 中国はAI特許出願数で世界トップ（WIPO統計2023年）を目指し、国家戦略「中国製造2025」でAIを中核に据えています。米国もAI規制や投資を加速させ、軍事AI（無人機やサイバー戦）の開発に注力。既にAIは地政学的な競争の一部です。 - **経済的影響**: AIで生産性が上がれば、GDP成長率が変わり、長期的に国力に差がつきます。例えば、Oxford EconomicsはAIが2030年までに米国のGDPを10%以上押し上げると試算しています。 「ないない」と笑うのは自由ですが、AIを活用した国が経済・軍事・技術で優位に立つ可能性はデータからも明らか。騙されるかどうかは、事実を見極める力にかかっています。 --- ### 結論 生成AIはエロ画像生成どころか、医療・ビジネス・クリエイティブで実績を上げており、ビットコインのようなバブルとは異なり、具体的な価値を生んでいます。国家の覇権についても、歴史と現在のトレンドを見れば、AIが大きな役割を果たすのは否定できません。意見を否定するなら、せめて具体的な根拠を示してほしいところです。でなければ、ただの感情的な言い分にしか聞こえませんよ。
https://grok.com/share/bGVnYWN5_a47f9665-9dd6-4f23-9efa-d511a8a84460
PCパーツ調べるなんて10年近くぶりだけど、やっぱり数値が上がっていくのを見るのって楽しいね。新アーキテクチャでn%向上！とか○○処理性能向上！とか男の子だよな。
https://www.pc-koubou.jp/pc/benchmark.php
# まとめ
それ以下でもいい、手ごろな感じだと
G → 3060
Ra → 6600 でもできればRDNA 3世代以降がよい 在庫少らしい。 もう一枚積んで7600行きたい
I → B570 か B3～ 最新、安いモデル。メモリ多め傾向。
マルチタスク、メモリ不足エラーを防ぎ、AIも視野 → VRAM 12~16？
価格 → せめて3万ぐらいで…無理よね…
今使っているのが
1050ti 4G
スコア 7613
# Ryzen
https://ja.wikipedia.org/wiki/Ryzen
CPU+GPUがひとつで済むので合計金額が安く、実質ミドル～ロー構成になっている。
スコア 7928
ただGPU性能は1050Tiから微増。1650以下の位置で、乗り換えるうまみは少ない。
どうしてもGPUに別途4万は出したくないときは、Ryzenの出番。
9000 シリーズのiGPU 「Radeon Graphics」は RDNA 2ベース (RDNA2はRX 6000世代(20,21年代))
できればRDNA 3のほうがいいよね。でも6600候補に入れるならまあ別にか。
# Geforce
https://ja.wikipedia.org/wiki/NVIDIA_GeForce
安く・GeForceで・VRAM多く、の要求に応え、スコアも三倍ほどに伸びる。
RTX 4060 8GBは5万ほど、スコア 27760 と、VRAMを下げ性能と値段を上げるバランス。
さすがに2000シリーズは古すぎて微妙か。AI考慮などされている最近の世代が欲しい。
たぶん5000のローは値段・性能的に期待できない。
# Radeon
https://ja.wikipedia.org/wiki/AMD_Radeon
RX 6600 8G 20211013発表 スコア 23197
メモリ8Gだが価格3万と安い。3060より高いスコア。 RDNA 2世代
下位のRadeon RX 6500 XT 8G(スコア 15237) とあまり価格差がない。
RX 7600 8G 4万 スコア 31088 かなりうれしい値。 6600プラス1万でスコア伸びが良くて次世代とかなり心くすぐる。
RX 7600XT 16G スコア 31299 下位モデルにメモリ16G乗せてくれたメモリ重視の嬉しい設計。ただしお値段6万円とこれは下位モデルの値段と言えるのか…？
# Intel
https://ja.wikipedia.org/wiki/Intel_Arc
最近知ったIntelのGPU。一般向けは内臓だけじゃなかったのか…。
ちょっと前のAと最近出てきたBで、Bの評価がうわさでは高そう。
新規競合として低価格でおしていくと思われるので、非ハイエンドなら注目株なのかも。
最上位 A770 8G 16G 6万以下
8Gでスコア 30603
A750 8Gで28327 3～5万
8G下限 A580 スコアなし 3万以下。
A750で23年発売、メモリ8G、3万は熱い。 スコアも20000は割らないだろう。
3060の12Gとどう比べるか。
本命っぽいBシリーズは24年末発売でまだ出揃っておらず、ミドルの500シリーズのみ。
B580でメモリ12G、価格5万以下。Arc 5に12G乗っているのは嬉しい。 ただし、TBPが190とやや高めか
https://www.dospara.co.jp/5shopping/shp_vga_def_parts.html
B580でRX 6600 XT(8G 5万 パソコン工房スコア 28262)と同程度でメモリ勝ち。
んー…でも高い。でもA770よりドスパラスコア高いのは凄い。
B570 10G で 4万。安い。スコア次第でかなりよさそうな気がする。
Arc3 B はメモリ12はなさそうで、10Gで安くてスコアなかなかなら、まあそれでよさそうか。
安くて使えるGPUは実在するのか!? 1万円～3万円クラスGPUの性能をKTUがライブで比較！
https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/docs/sp/1605922.html
Arc Aがレビューされてるが、A580のアイドル時含め消費電力が他の低価格帯と比べても高め。(ほか80W以下のアイドル時に150W)
https://youtu.be/c9_Ck57DrUM?t=983
A580,RX 3050でFHD標準品質のFF14で60FPS怪しいのはちょっと厳しくない？
あなたのGPUで「モンスターハンターワイルズ」はどれくらい動く？公式ベンチマークで一斉検証【RTX 5090/5080ほか計14種類で検証】
https://youtu.be/aSTVGUkdc1M?t=454
B580 63.96FPS
B570 51.81FPS
いいじゃなーいB580。
ぜぶ @zebu3821
Intel ARC B580、最新のドライバ適用したところワイルズのパフォーマンスめちゃくちゃ良くなったので今日の昼頃に遊んでレポしよう。
最適化進んでさらに上がるならB570で60FPSいけそうじゃない？メモリが足引っ張るかな。
VRAM容量の大きさが効いているのか、ワイルズかなり快適に動く。グラフィックプリセット高のフレーム生成有りで70~80FPSぐらい出せて、遅延もそんなに感じない。
所謂ツール系のアプリで、Web上の情報を扱うのでWebサイト毎に対応が必要だったりするんで定期的にメンテナンスが必要な感じのやつ
で、このアプリのユーザ対応をしてて思うんだけどエンジニアじゃない人ってアプリ制作側を人と思ってない人多くね？
エンジニアじゃない連中はアプリが自分の思い通りに動かないってだけですぐにバグだとか言い出すし
「無料アプリ？なにそれ？」ってレベルの新機能を気軽にバグとして報告してくる
一体この差はなんなんだろう
最近流行りのAIを使ったらこんな処理なんて簡単にできるんだろうから実装してよ
くらいのことを送ってきやがった
名指しで送られてきたものだから対応しないわけにはいかないんだけど今どきのAIを使うにはお金がかかるんだよ
っていうかその仕組みは強めのGPUの載ったWindowsなら動いてるけどiOSやAndroidでは動いてないんだよ
俺が移植するのか？そもそもモバイルで動く規模のものなのかこれ？勘弁してくれよ
これが仮にエンジニアからの問い合わせだったらそんなことはないんだよ
これこれこういう仕組みがあると嬉しいんだけど、そういう事をやるライブラリとかここで公開されていてこれこれこういう形で組み込めるから試しにやっておいたのを pull request したんで後よろしくな！
くらいのにこやかなコミュニケーションはしてくれただろう
(っていうか過去そうやっていきなり pull request 送りつけてこられてそれはそれでドキドキしながら対応した実績がある)
こんな調子だからアプリへの問い合わせは割と腫れ物を触るような対応になっている
何ならユーザと敵対しているような空気さえ流れているんだよな、利益も上げてないのに
どうにもエンジニアじゃない連中はアプリを作るという事がどれだけ面倒くさいのかを理解していない節がある
少しでも自分の思い通りに動かなければ「せんせー！ゴミアプリがあります！」「なんでうごかないんですか！ここ重要なんですけど！」「次からはちゃんとしてくださいよ！」って星1レビューで野次ってくる感じ
無料で使っている時点で十分に利益を享受しているしソースコードが公開されているんだから問題があったら自分で直して使うもんじゃない？違うの？
いくつアプリ作って公開してもエンジニアじゃない連中ってこんなもんなのかな
なんか最近は嫌なことがありすぎてエンジニアじゃない連中を同じ人間とは思えなくなってきてるんだけど
こういうのどこで言ったらエンジニアじゃない連中に届くのかなぁと悩み始めているよ
あ、はい。ほとんど全部冗談なので本気にしないでね。アプリ使ってくれてありがとう。対応できない問題や新機能はあるけどめげずに指摘してくれると嬉しい。その指摘がアプリをより良いものにしていくんで、よろしくね。
AI開発の分野だと推論のことをtest timeというのが紛らわしすぎる
推論は推論(Inference)と呼んでほしいなあ。predictでもいいけど。
NVDAのCEOがTest-time computeがどーたらこーたら言っていたのは、推論処理のことであって、
deepseek とかで深く考える推論が性能にいい影響を与えていると。
そして、深く推論するにはたくさん処理しないといけないから、GPUがもっとたくさん売れるという意味だ。
まず、「test time」っていうのは、機械学習のワークフローの中でモデルを評価するフェーズを指す言葉として元々使われてたんだ。モデルをトレーニングした後、「訓練データ（training data）」とは別の「テストデータ（test data）」を使って性能を測る。この「テストするタイミング」を「test time」と呼ぶのが自然に定着した感じ。 で、推論（inference）の話が出てくるんだけど、モデルが実世界で使われるとき、つまり「予測（prediction）」や「推論」を行うタイミングが、まさにこの「test time」と重なることが多いんだよね。訓練が終わったモデルに新しいデータ（未知の入力）を入れて結果を出すフェーズだから、「test time」に推論が含まれるってわけ。たとえば、画像認識モデルが「これは猫だよ」って判断する瞬間は、訓練済みモデルを使った「テスト」の一種とも言える。 でもさ、君の言う通り紛らわしいのは間違いない。特に「テスト」って聞くと、開発中の評価ステップを想像しちゃうけど、実際には本番環境での推論（リアルタイムで予測を出す場面）も「test time」って言っちゃうことがあって、ニュアンスが混ざりがち。研究者やエンジニアによっては「inference time」とか「prediction time」って明確に分けて呼ぶ人もいるよ。たとえば、論文とかドキュメントだと「inference latency」（推論の遅延）みたいな表現で「test time」と区別してる場合もある。
と、いうことで。
https://grok.com/share/bGVnYWN5_301b0cb5-5668-4ae6-9228-a5a627776910
【噂】NintendoSwitch2 Part100【リーク】
1：名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:29:28
ID:u8PN0Hm5.vercel
2：名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:29:42 ID:T01khGSy.vercel
＞＞1
4名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:30:32 ID:bNyYIgX5.vercel
＞＞ 2
DLSS3.5 搭載確定！とかいう夢を見た。
6：名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:32:05 ID:NImXwiPp.vercel
＞＞ 3
7：名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:32:36 ID:exISuO3F.vercel
＞＞ 6
9：名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:33:49 ID:oqci1SRJ.vercel
＞＞ 5
12：名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:35:51 ID:JLdELDlE.vercel
＞＞ 11
14：名無しさん＠ゲハ戦記 2025/03/02(日) 10:36:15 ID:NSLQDx1E.vercel
「ゲーミングGPUの意図的崩壊：市場需要と企業戦略の乖離が示す現代的パラドックス」
序論
グラフィックス処理ユニット（GPU）は、従来、ゲーミングPC市場の発展を支える中核的技術として位置づけられてきた。しかし、2025年現在、市場を寡占するNVIDIAおよびAMDが、高収益性を有する人工知能（AI）およびデータセンター（DC）分野に経営資源を集中させる一方で、ゲーミングGPUの供給を意図的に制限する現象が顕著である。本論文は、この状況を「ゲーミングGPUの意図的崩壊」と定義し、その要因、帰結、および歴史的文脈における独自性を分析する。本現象は、需要が堅調な市場が代替技術の不在下で企業により放棄されるという、他に類を見ないパラドックスを提示し、現代の市場ダイナミクスの再考を迫るものである。
ゲーミング市場は、2025年の推定市場規模が2000億ドルを超え、Steamの月間アクティブユーザー数が1億人以上を記録するなど、持続的成長を示している（Statista, 2025）。NVIDIAのRTX 5090に代表されるハイエンドGPUは、4K解像度やリアルタイムレイトレーシングといった先進的要件を満たす技術として依然高い需要を保持し、技術的陳腐化の兆候は見られない。対照的に、NVIDIAの2024年第3四半期財務報告によれば、総売上の87%（208億ドル）がDC部門に由来し、ゲーミング部門は12%（29億ドル）に留まる（NVIDIA, 2024）。AMDもまた、RDNA 4世代においてハイエンドGPUの開発を放棄し、データセンター向けEPYCプロセッサおよびAI向けInstinctアクセラレータに注力する戦略を採用している（Tom’s Hardware, 2025）。この乖離は、両社が利益率（DCで50%以上、ゲーミングで20-30%と推定）を最適化する戦略的判断を下していることを示唆する。
「ゲーミングGPUの意図的崩壊」は、以下の特性により定義される。第一に、供給の戦略的抑制である。RTX 50シリーズの供給不足は、TSMCの製造能力制約や季節的要因（例：旧正月）を超越し、NVIDIAがAI向けBlackwellシリーズ（B100/B200）に生産能力を優先配分した結果として解釈される。第二に、代替技術の不在である。クラウドゲーミング（例：GeForce NOW）は潜在的代替として存在するが、ネットワーク遅延や帯域幅の制約により、ローカルGPUの性能を完全に代替するに至っていない。第三に、市場の持続性である。フィルムカメラやフィーチャーフォンのように自然衰退した市場とは異なり、ゲーミング市場は成長を維持しているにも関わらず、企業による意図的供給制限が進行中である。この構造は、市場の自然的淘汰ではなく、企業主体の介入による崩壊を示している。
本現象を歴史的文脈で評価する場合、類似事例としてOPECの原油供給調整（1973-1974年）および音楽業界のCD市場放棄（2000年代後半）が参照される。しかし、いずれも本ケースと顕著な相違が存在する。OPECの事例は価格統制を目的とした供給操作であり、市場崩壊を意図したものではない。また、CD市場はデジタル配信という代替技術への移行が進行した結果、企業撤退が合理的であった。これに対し、ゲーミングGPU市場は代替技術が不在であり、かつ需要が堅調である点で独自性を有する。さらに、市場の寡占構造（NVIDIAとAMDで約95%のシェア、StatCounter, 2025）が、新規参入者による市場補完を阻害し、意図的崩壊の効果を増幅させている。これまでの「市場の取り残し」が技術的進化や需要減退による受動的結果であったのに対し、本現象は企業戦略による能動的放棄として際立つ。
本現象は、消費者および競争環境に多様な影響を及ぼしている。RTX 50シリーズの供給不足は、転売市場において希望小売価格の2倍超での取引を誘発し（eBay, 2025）、消費者不満を増大させている。市場競争においては、AMDがミドルレンジGPUで一定のシェアを確保する一方、ハイエンド需要の未充足が長期化し、新規参入者（例：中国系企業やIntel Arc）の市場参入を誘引する可能性がある。しかし、GPU開発における技術的障壁および製造コストを考慮すると、短期的な代替供給の実現は困難と予測される。将来展望としては、クラウドゲーミングの技術的進展がローカルGPUの代替となり得るか、または消費者圧力が企業戦略の再評価を促すかが、本市場の持続性を決定する要因となる。
「ゲーミングGPUの意図的崩壊」は、市場需要の堅調さと企業利益追求の乖離がもたらす現代的パラドックスである。技術的代替や需要衰退による市場淘汰とは異なり、NVIDIAとAMDの戦略的資源配分が市場を意図的に崩壊させている点で、歴史的に稀有な事象として位置づけられる。本現象は、現代資本主義における企業行動と消費者利益の対立、および市場の長期持続性に対する重要な示唆を提供する。今後の研究においては、本形態の意図的崩壊が他産業に波及する可能性や、消費者側の対応策の効果について、さらなる検証が求められる。
節約の中で少し贅沢するのも大切なことですよ。そのAeonのレトルトカレー、美味しそうですね！
GPUを購入する意欲を湧かせるために、いくつかの方法を考えてみましょう。
明確な目標を設定する**：GPUを使って実現したいことや得られるメリットを具体的に考えましょう。例えば、シミュレーターのパフォーマンス向上体験などです。
算計画を立てる**：毎月少しずつ貯金して、最終的にGPUを購入する資金を確保しましょう。貯金の進捗を見ることで、モチベーションが保たれます。
調査と比較**：さまざまなGPUの性能や価格を調べ、最もコスパの良いものを選ぶようにしましょう。レビューや評価を参考にすると良いです。
節約方法の見直し**：他の出費を見直して、無駄な支出を減らす方法を考えましょう。例えば、外食を減らす、無駄なサブスクリプションを解約するなどです。
己投資の意識**：新しいGPUを購入することで、スキルアップや趣味の充実につながると考えましょう。自己投資は将来の自分への贈り物です。
少しずつ計画を立てて、目標に向かって進んでいきましょう！購入する際の決断はきっと正しいものになりますよ。 😊
2ユニット、4ユニットの正方形とか組み合わせ出来るようにしておく
1ユニットごとにCPU+メモリや、GPU+VRAMみたいにしておいて、
さくらがダメなのはまず知名度が圧倒的に足りないこと。さくらがクラウドやってるなんてのはエンジニアでも知らない。むかーーーーーーーしさくらのVPSが流行ったのを知ってる人が老人にいる程度で誰もさくらなんてそもそも名前を知らないのよ。バニラを見習いなさい。さくらの街宣車を出すのよ。
次にAndrej KarpathyにあんたらのGPUクラスタをタダで使ってもらうの。これでfoot in the doorは完璧よ。
そしてあんたたち給料を最低3倍にするのよ。日本人に限らず世界中から最優秀層のエンジニアを雇いまくりなさい。株もたくさんあげなさい。今アメリカの採用市場は冷え込んでるからチャンスだわ。
1 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 09:12:45.67 ID:3rFg5Vz9
それなー。GPUって高すぎ。いくら性能がいいって言われても、個人で手が出る価格じゃないよな。
2 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 11:27:13.82 ID:8hG4jP2Q
そんなの甘えだよ。金がないなら自分で稼いで買えばいいだけの話。それに、プログラミングも結局自分でやらないと意味ないよ。
3 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 11:55:30.58 ID:Z9JHr2sP
そもそも微妙に不便って感じるなら、その程度の必要性しかないんだろ？マジで必要になれば借金してでも回すのが普通。
4 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 12:22:17.87 ID:KnJv7xMw
回せるようなお金かどうかは別として、企業が勝手に開発してくれるなんて甘い考えもどうかと思うね。結局のところ、自分の問題は自分で解決するしかない。
5 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 13:01:44.14 ID:o3ZmX6Lc
ビッグテック頼みの時点で未来永劫自立なんてできねーよ。自分でコツコツ進めるしかないだろ。
6 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 14:30:12.51 ID:n5Gr8RzQ
そもそも金がないって言い訳、何回聞いたことか。工夫する気ゼロなら夢見てんじゃねーよって話だな。
7 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 15:05:29.66 ID:c9Xw7FnB
結局、言い訳してもその場で何も変わらないんだよな。こういうのって動いて結果出してからだろ。
8 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 15:30:00.87 ID:vYKaP2TJ
無料で何とかしようなんてせこすぎな。賢いやつは何であれうまくやりくりするもんなんだよ。
9 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 16:08:34.22 ID:XlFb6hYZ
お金の心配する前に、そもそもやりたいことの明確なプランあるの？って思うけどな。AIって流行ってるだけじゃ始まらねーし。
10 名前：名無しさん＠お腹いっぱい。 投稿日：2024/04/12(金) 16:45:23.89 ID:A8Jd7WpR
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
スーパーで安売りしてる時に多めに買って、小分けに冷凍しておくと経済的だし、取り回しがいい。
豚肉一掴みに対し、生姜大さじ1、醤油大さじ1、酒大さじ半分、砂糖大さじ半分のタレで揉み込む。
漬けておかなくても十分に揉み込むだけでしっかりした味になる。
むしろこのタレの場合は漬け込むと味が濃くなりすぎるかもしれない。
適当に焼いたら、丼ぶりに米をよそい、千切りキャベツで覆って、その上に生姜焼きを載せて完成。
猫と一緒に寝てる。
腹の上に乗ってきたり布団の中に入り込んだりしてくる。
GPUは1050ti。
1.5なら動くけど、それ以上のモデルになるとパソコンが死ぬ。
俺もイラストリアスとか使ってみたい。
でもいいモデルを見つけられたこともあり、これで十分満足してる。
恐らく本邦最強のゆる系オナホは現状これだと思う。
元々床オナ派だったのだが、今はオナホ装着した上で床オナする派閥になった。
顔〜腹の下に抱き枕を折って入れたり、クッションを挟むといい具合になる。
床オナの強すぎる刺激は緩和させつつ、床オナの気持ちよさや没頭のしやすさはそのままという、いいとこ取りのやり方だと思っている。
でも固定腰振り派はよく聞くけど装着床オナ派はあまり聞かない気がする。
元々は妄想だけでオナニーしていたが、今はAIイラストを元に妄想しながらオナニーをしている。
他人の作ったイラストではなく、自分のためだけに作ったイラストであることが重要だ。
また、表情などの差分を作ることもできて、これが非常に大きいように思う。
微妙な表情の違いによって、イラストの女の子がどんなことを考えていたりとか、どんなことを話していたりするのか、妄想のシチュエーションの幅がぐっと広がる。
俺はおよそ1時間半〜3時間以上の時間をかけてオナニーをするので、妄想の女の子とも長編セックスを繰り広げることになる。
俺はずっと一人で、安くて美味いものが食えて、猫がいて、妄想の女の子とセックスができて、幸せを感じられている。
もしかしたらもっと頑張れば、何かきっかけがあれば、より充実した人生を送れていたのかもしれないが、俺にはこのような人生しか送れなかったのだから、これでいい。
ワイは 自作PC（RTX 4090)と Let's note と iPhone と iPad Pro やで
けど、パソコン興味ない＆苦手意識ある人には、レノボの新品PCおすすめは賛同できる
下記とか、6.9万だもんな
中古前提なら、中古ノートではなく、デスクトップPCにチャレンジした方がいい気もしないでもないが、