From:山極綾子
新年度を迎えて一週間経つ今日この頃。
新年度とは全く関係ないあるものに今日も悩まされていました。
その名前は「肩こり」。
肩やら背中やらが凝っているのはいつものことなのですが、その日は一味違いました。
…頭痛い！！
そういった種類の肩こりをお持ちの方ならうなずいてくださると思うのですが、
肩こりが極まると頭痛がやってきます。
そしてこれがまた難儀なもので。
立ち上がると痛み、そしてそれが継続し。
横になっても痛み。。。
対応策は、肩をほぐす以外にありません。
他にも何かできることはあるまいか…！
と考えたとき、以前メルマガのコメントでいただいたお言葉を思い出しました。
「いつも通りの健康を取り戻すために、まずは就寝2時間前に40℃以下の
ぬるめのお湯で10分間の全身浴をするのが良いのでは」
リラックスして眠りにつくのが重要であるようです。
早速試してみよう！と思うのですが、ここで理系の血（？）がうずうず。
どんなパラメータが最適なのか、試してみたい…！
教えていただいたパラメータ（2時間、40℃、10分間）で試してみるのはもちろんのこととして。
40℃以下というと何度くらいがいいんだろう。
10分より長く浸かったらどうなる？短くしたら？
就寝1時間前だとどうなるんだろう…。
そのあたりを実験してみたいのですが、この実験には時間がかかります。
というのも、一日に一回しか実験ができず、
かつ数日続けてみなければ効果を評価することはできないからです。
急いで最適解を調べたいのに、実験にかかる時間というのはどうにもお邪魔虫の一つなようです。
ところで、機械学習のモデルを学習するときにも、
どうしても時間がかかってしまうモデルが存在します。
最適なお風呂の入り方のように、実験回数が限られるもの、
効果が測定できるまで時間がかかるものもありますし。
他にも、そもそもパラメータが多すぎて計算に時間がかかるものもあります。
一昔前、googleが猫と犬を見分けるAIを作った時は1週間かかったということでしたが、
今の計算機の性能だと果たしてどれだけ高速化されているのでしょうか。。
実は今私が書いている論文中の実験も、
かなり時間がかかってしまうのでどうしたものかと頭を抱えています。
早く論文提出したいのに…。
よりスピード感をもって何かを開発するためには、スピード感を邪魔するものをきちんと調べ、
対応する必要があるのだと痛感しました。
山極綾子
P.S.
今はやりのchatGPTをはじめとした言語処理モデル。
これらもとても複雑なモデルを持っていて、そのパラメータ数は億単位であるはずなのに、
どうしてあんなにすぐに反応するのか。
その答えは、すでに学習されたモデルを使っているからです。
モデルを学習するときには膨大な時間がかかっても、使うときには大したことはない。
スピード感は、多くの人に受け入れてもらうためには必須の条件なのかもしれません。
P.P.S.
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