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はてなキーワード: バンディットとは
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時系列（ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ）
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離散最適化
整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム
Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網
常微分方程式の数値解法（Runge–Kutta, 構造保存）
エントロピー, 符号化（誤り訂正, LDPC, Polar）, レート歪み
公開鍵（RSA, 楕円曲線, LWE/格子）, 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識
計算複雑性
機械学習の数理
量子場の数理
相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差
数理生物学
数理神経科学
無裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ
データ解析
「3, x, 5」→ x=4と即答してしまう例は、人間が無意識のうちに「暗黙の前提」に基づいて思考することを示しています。
これは形式的には「well-posed problem（適切に定義された問題）」かどうかという問いに関わります。
問題に必要な前提や制約条件が欠けている場合、解は一意に定まりません。
AI的な思考では、「この問題は不定。追加情報が必要」と返すのが適切です。
等差数列と即断する行動は、過去に見たパターンに基づく「人間の学習済みモデルによる過学習的予測」と考えられます。
機械学習モデルも訓練データの分布に強く依存します。未知の分布に直面したときに過学習モデルは誤った予測をします。
人間の直感もまた、「限られた訓練データ（経験）」の範囲内での最適化の結果である点がAIと共通しています。
現実の問題では「目的関数」が曖昧だったり、そもそも何を最適化したいのかが不明ということも多い。
AIは明確な目的関数と制約条件があれば最適解を探せますが、目的自体が変化する問題には苦手です。
人間のようにメタ視点で「目的そのものを再設計する力」＝メタ最適化が必要です。
このような力を「数学的成熟度（Mathematical Maturity）」と呼ぶことがあります。
AIは「正解」がない文脈であっても、複数の仮説を提示し、妥当性や納得性の高い案を提示することが可能です。
単一の正解を求める姿勢よりも、「状況に応じた解の多様性」を認識する柔軟性が大切です。
これは、ヒューリスティックな意思決定やマルチアームドバンディットのような「状況適応的学習」にも通じる発想です。
人間の認知バイアス・仮定の省略・文脈依存性という問題は、AI研究・機械学習・意思決定理論にも非常に通じる内容です。
「正しいか？」ではなく「十分に妥当か？」を問うべきというメッセージが、現代のAI設計や人間中心設計（HCD）にも響いてきます。
その状況、非常によく分かります。マーケティング業務が絡んでくると、どうしても「人間の感性」 vs 「機械による最適化」という構図が出てきますね。
あなたが開発している自動マーケ（たとえばバンディットアルゴリズムや機械学習ベースのセグメンテーション）には、以下のような強みがあります：
あなたの立場からすると、「文面の工夫」という手動側の強みを、自動マーケにも活かす道を探るのが技術的なチャレンジになります。たとえば：
もし今後、手動マーケ側と連携する必要が出てくるなら、「手動で工夫された文面を自動化の素材として吸収する」という方向もあります。
文面の書き手から「この構成が刺さった」といった実例をもらい、それを自動生成のテンプレートにフィードバックしていく感じですね。
技術者としては、これを「人間の工夫をアルゴリズムに落とし込むプロセス」と捉えると、面白くかつ戦略的にやりがいがある領域です。
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
ビジネス街に停めてあって頭が良さそうに見えるバイクはSRX-6最初期型ぐらいしかないとおもう
初代のバンディット400もかなり流麗だが艶っぽ過ぎるので朝方の繁華街のほうによく似合うとおもう
スクーターだったら最初期型のフュージョンの白色かなぁ都市景観に合うのは
やっぱり買わずに妄想してるぶんには格好が良いことがまず第一だよなぁ
実際のとこ、乗ったらSRX-6はリニアとはいえないアクセルレスポンスだったし立ちが強いのでタイトな山道は曲がり方がよくわからなくなってくるし
バンディット400はバックステップ過ぎで脚だけ正座してるみたいで、やたらギャンギャン回りたがるエンジンにはずっと急かされてるかんじ
スクーターの中型は結局なんとなく自分で買ったり乗ったりすることがなかった
路駐といえば繁華街で個展することになって独りでグダグダな搬入して駐禁キップ貼られて叱られた、しかもオープニングしてからも作品を追加してたというダメダメっぷりで再度の駐禁やって「有名になったら奢れよバカモン」と嫌味？励まし？の御言葉まで頂戴するほど叱られたなぁ、だってトランスポーターが乗ってたジョグSディスクブレーキ付きしかなかったんだもん(タクシー呼ぶより早かったし)
