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はてなキーワード: mlpとは
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
ちげーよスライムじゃねーよ。
火狐やクロームとバチバチの戦いを繰り広げていたちょっと懐かしいWEBブラウザのプニルだ。
コイツの元ネタが北欧神話であることを知っている人は半分ぐらいだと思う。
ゲーム脳の人には常識だけど、普通の人はゲーム脳じゃないからね。
オーディンの愛馬にして八本足で空を飛ぶとんでもホースなんだが、その出生がこれまた凄い。
北欧神話の神々の王オーディンの乗馬。オーディンを乗せ空中を風のように速く駆ける。悪神ロキがあるとき雌馬に変身して，アスガルズの城壁を神々のために建設した不思議な巨人の所有していたスバジルファリという雄馬と交尾して産んだといわれ，生れつき8本足であったとされる。
北欧神話きってのトリックスターであるロキがなんと牝馬に変身して雄馬とのセックスの果てに産んだとされている。
産ませたではなく産んだというんだから業が深い。
そうして生まれた子供を主神オーディンが愛用しているんだからこりゃもうえらいこっちゃだ。
分かるかい？
白人のケモナー遺伝子はアジアとは比べ物にならないってことだよ。
なんでマイリトルポニーが向こうで生まれたのか、そして向こうではマイリトルポニーでシコってるお友達が沢山いるのはなぜか？
答えはシンプルだ。
ケモにおいては白人のほうが遺伝子レベルでよっぽどHENTAIだからだ。
日本はHENTAIにおいて世界一みたいに言われているが、ふとケモの分野で見てみるとポケモンやソニックとかでちょこちょこメガヒットを出してはいても界隈全体でさえマイナー扱い。
一方ズートピアやMLPのファン界隈じゃケモシコこそがメジャー性癖みたいな状態だ。
レベルが違う。
マジで凄いぜ！
プリキュアはニチアサ文化ってものがベースにあってそれありきで支持されてる。
一方MLPは80年代にブームを起こし定着したのち（この頃から何度もアニメ化はされてきた ）、だんだんマンネリ化し一時下火になったものの、
2010年から始まったアニメ、「〜トモダチは魔法〜」シリーズがその骨太なストーリーやキャラクター造形から幅広い層から支持され空前絶後の人気となった。
ネトフリのドキュメンタリーシリーズ「ボクらを作ったオモチャたち」のマイリトルポニー回を見てもらうのが手っ取り早いだろう。
昭和に一斉を風靡し何度もアニメ化されつつ、平成に入ってからは全く存在感のなかった「おそ松くん」を、
とっつきやすいキャラクター設定、練り込まれたサブカルネタが炸裂するギャグセンスで「おそ松さん」としてリブートし、腐女子という、今までの赤塚不二夫作品には見られなかった新たなファン層を獲得した事例に近いのではないだろうか。
淡々と積み立ててるよ。老後は年金と運用益だけで暮らしていくのが目標。
中小企業なので、企業年金とか企業型確定拠出年金なんてのは無いから、iDeCo (個人型確定拠出年金) とNISA (一般NISA) を利用している。
確定拠出年金は60歳になるまで原則として引き出せないけど、どうせ月2.3万円が上限なのであまり気にしていない。つみたてNISAではなく一般NISAなのは、年間120万円と上限があるのと、株や米国ETFを買うため。とはいえ、長期投資の観点からはつみたてNISAの方が好ましいので、制度改定を見ながら適当な時期に移行する予定。
NISAとiDeCo、特定口座で毎月13万円程度積み立ててる。ボーナスは毎回50万円ほど使って、配分を調整する。(基本的に売却はしない) 短期的には含み損が出ることもあるが、30年を超える長期投資なのであまり気にしない。
今のところの配分はこんな感じ。
一部米国株を中心に個別株で持っているけど、他はほぼ全てが投資信託 (信託報酬年0.2%以下が大半) か米国ETF。
人にお勧めできる買い方ではないので、他の人にはiDeCo/つみたてNISAで
あたりをオススメしてる。
トラディショナルな貯蓄型の生命保険はゴミなので、都民共済に加えてじぶんの積立 (明治安田生命) を掛けている。後者の生命保険機能はほぼ無くて、実質生命保険料控除を取るためだけのもの。常に解約返戻率が100%以上でいつでも解約して数日後には返戻金を受け取れる。
独身であれば共済で十分だし、生命保険料が年間8万円前後 (共済の割戻金による) になるので控除枠を有効活用できる。
今のところ掛けていないが、農協のライフロードが有力な選択肢。(他社は月2万円からだったりと、個人年金保険料控除を考慮してもイマイチ。) 10年以内の返戻率は100%を切るが、個人年金保険料控除を含めて考えれば損益分岐点は5,6年くらいになるはず。
年間十数万寄付して、返礼品をもらっている。制度自体は不健全なところはあるけど、節税の観点からは他の適法な手段と同じだから気にせず使う。
