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
2.2k
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
【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue
hpprc
3
1k
Word Embeddings Are Steers for Language Models
hpprc
1
280
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
160
修論発表.pdf
hpprc
0
140
YANS2024: 目指せ国際会議!「あぶない国際会議」
hpprc
0
300
Isotropy, Clusters, and Classifiers
hpprc
3
990
[輪講資料] Matryoshka Representation Learning
hpprc
5
2.3k
[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
1.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
CSC307 Lecture 03
javiergs
PRO
1
490
QAフローを最適化し、品質水準を満たしながらリリースまでの期間を最短化する #RSGT2026
shibayu36
2
4.2k
組織で育むオブザーバビリティ
ryota_hnk
0
160
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜
kamina_zzz
0
400
AgentCoreとHuman in the Loop
har1101
5
210
プロダクトオーナーから見たSOC2 _SOC2ゆるミートアップ#2
kekekenta
0
180
Vibe codingでおすすめの言語と開発手法
uyuki234
0
210
なるべく楽してバックエンドに型をつけたい!(楽とは言ってない)
hibiki_cube
0
140
コマンドとリード間の連携に対する脅威分析フレームワーク
pandayumi
1
440
.NET Conf 2025 の興味のあるセッ ションを復習した / dotnet conf 2025 quick recap for backend engineer
tomohisa
0
130
Spinner 軸ズレ現象を調べたらレンダリング深淵に飲まれた #レバテックMeetup
bengo4com
1
220
16年目のピクシブ百科事典を支える最新の技術基盤 / The Modern Tech Stack Powering Pixiv Encyclopedia in its 16th Year
ahuglajbclajep
5
970
Featured
See All Featured
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.2k
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
310
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
5
35k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.7k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.1k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.4k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.2k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.1k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
440
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
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