🐣 はじめに 🐣
こんにちは。人生もエンジニアも修行中、ひよこ饅頭ことひよこです。
これまでアドベントカレンダーに参加したことすらない私が、いきなりカレンダーを作成してみたお話です。
私は普段、LLM を中心にコーディング中心の仕事をしていますが、研究にも興味を持っています。 でも仕事に追われると、どうしてもじっくり勉強する時間が確保できなくなりますよね。特に納期やバグがぐるぐるばたばたしているときは、「研究関連の論文を読む暇なんてあるか！」と、私もよく思います。
そのときの私の頭の中を覗いてみると、こんな思考が巡っています。
- 大事なのは動くものとその前評判のみ
- 動くもののための勉強は必須（コーディング、Huggingface、AWS、ABCI…）
- 前評判は疑わない。だって、頭のいい誰かが考えた手法を大規模な実験で検証したんでしょ？ X でもバズってたし
- ここになぜが入り込む余地なんてない。それよりも寝たい！
たぶん、これはある程度正しいと思います。
細かい数式がわかっても評価につながるわけではありません。
「拡散モデルの逆過程でうまいことサンプリングするっていうけど、分布もわからないのに一体どうやって？」なんて悩むより、Stable Diffusion を動かして画像を量産する方が、ずっと優先度が高い局面は確かにあります。
でも、だからこそ言いたいのです。
論文を読もう！
なぜ論文を読むの？
この世界にいると、こんなことを痛感することが多くなりました。
- 1 次情報が大事。とにかく最後は 1 次情報に行き着く
- 数式は定期的に眺めていないと、脳が拒絶を始める
- 賢い人に出会うと、意味もなく凹む
- 効率化や楽をする方法ばかりに労力を注いでいて本当にいいの？
実はこれらを一気に解決する方法があったのです。それが論文を読むという行為です。
これまでも一人でちまちまと論文を読んでいましたが、私の場合それだとどうしてもサボり癖が顔を出してしまいます。
そんなとき、Qiita のアドベントカレンダーを知り、「これはいい！」と自分でカレンダー作成までしてしまいました。それがこれです。
今はとにかく毎日一つは何かの記事（論文紹介や実装に役立つ話題や数学知識など）を書くことを目標に頑張っている最中です。
🐣 毎日記事を上げるのは思っていた以上にしんどいですが…
このアドベントカレンダーでは以下の内容で記事を募集しています。
もしよかったら、なにか記事を投稿してみませんか？ 次のような内容を募集中です。
🐣 ひよこの脱出計画、始動！ 🐣
今回は以下のトピックを中心に記事を集めたいと思います。
- 最新の AI・機械学習論文のまとめと考察
- 理論と実装を結ぶコード例
- 論文を読解する際のコツやツールの紹介
論文なんて敷居が高い！ 自分にはそんなもの必要ない！ そんな人にこそ参加して欲しいと思います。「この論文のここがやっぱりわからない」という内容でも歓迎です。
素人質問で恐縮ですが
なんて人も、
本当にこれ学校で習ってないの？
なんて人も、
英語じゃないと論文読んだとは言いませんけど
なんて人もいません。
どんな形でもいいから論文に触れてみてください。きっとそこには今までにない気付きや発見があるはずです。
🐣 おわりに 🐣
ということで、ここ「はじめてのアドベントカレンダー」にはじめてアドベントカレンダーを作成した 🐣 が投稿させてもらいました。
よろしければ、またぜひ AI・機械学習関連論文 の方でお会いしましょう！