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
2.3k
0
Share
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
More Decks by Hayato Tsukagoshi
See All by Hayato Tsukagoshi
【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue
hpprc
3
1.3k
Word Embeddings Are Steers for Language Models
hpprc
1
320
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
190
修論発表.pdf
hpprc
0
160
YANS2024: 目指せ国際会議!「あぶない国際会議」
hpprc
0
340
Isotropy, Clusters, and Classifiers
hpprc
3
1k
[輪講資料] Matryoshka Representation Learning
hpprc
5
2.7k
[輪講資料] Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training
hpprc
4
1.5k
[輪講資料] One Embedder, Any Task: Instruction-Finetuned Text Embeddings
hpprc
1
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
リセットCSSを1行消したらアクセシビリティが向上した話
pvcresin
4
530
AIチームを指揮するOSS「TAKT」活用術 / How to Use “TAKT,” an OSS Tool for Orchestrating AI Teams
nrslib
5
610
Stage 3 Decorators でできること / できないこと / TSKaigi 2026
susisu
1
480
AgentCore Optimizationを始めよう!
licux
4
280
開発とはなにか、Essenceカーネルで見えるもの
ukin0k0
0
210
The Arts and Crafts of Work in the AI Era — Toward Mastery in Software Development
kuranuki
0
290
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
260
サプライチェーン攻撃対策「層を重ねて落ちない壁」を10日間で組み上げた話 #TechLeadConf2026
kashewnuts
1
360
Kubernetesを使わない環境にもCloud Nativeなデプロイを実現する / Enabling Cloud Native deployments without the complexity of Kubernetes
linyows
3
530
AIエージェントと協働するCLI開発 — BunとOpenClawで学んだこと
yoshikouki
1
210
Oxlintはいかにしてtsgolintのlint ruleを呼び出しているのか
syumai
1
470
Skillは並べた。動かなかった。契約で繋いだ。— 65個のSkillから、自走する開発サイクルへ
junholee
0
710
Featured
See All Featured
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
510
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.5k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
4
310
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
510
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
450
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
25k
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