GoogleのローカルLLMモデルである。gemma4には31bというより大きなモデルがあるが、手元にあるGPUがRTX 4060Ti 16GBなので、31bは到底動かない。26bも大きさとして16GBのVRAMで動かすにはかなりギリギリなのだが、作業が始まると、通常のメモリに部分的にス…
〈子供〉の誕生―アンシァン・レジーム期の子供と家族生活作者:フィリップ・アリエスみすず書房Amazon 96ページ下段 第5章から97ページ最後まで 1. 今回の内容のまとめ 本箇所で著者が示したいのは、現代社会に強く根づく「大人は子どもの前で“身体の話題”を…
github.com 本記事は、Windows 11 上で Docker Desktop（WSL2）と NVIDIA GPU を用い、話者分離（pyannote）→ セグメントごとの文字起こし（Kotoba Whisper）を一気通貫で実行するためのメモである。 音声の「誰が話したか」を推定（話者分離）し、区間ごと…
〈子供〉の誕生―アンシァン・レジーム期の子供と家族生活作者:フィリップ・アリエスみすず書房Amazon 90ページ下段後ろから4行目から96ページ上段 第四章終了まで。 全体の枠組み：『子どもの誕生』の中核命題を追う議論だった 今回の議論は、『子どもの誕生…
ChatGPT TranslateをWindows環境においてDeepLのアプリのように使うための設定書である。グローバルホットキー（Ctrl+Alt+T）で翻訳できるように設定してある。DeepLに対する優位性と課題はある。 本マニュアルで構築する「ChatGPT Translate」の自動翻訳環…
Tiny Ayaは、Cohere Labs（Cohereの研究組織）が公開した軽量・多言語の“オープンウェイト”言語モデル（LLM）ファミリーである。狙いは「クラウド前提ではなく、ノートPCやモバイル等の現実的な計算資源でも動かせる」「英語以外（低リソース言語を含む）を…
LLMの翻訳能力を日常会話の難読文に対して行ってきた。 ides.hatenablog.com ides.hatenablog.com 今回は、学術分野の文章における翻訳能力を検討してみた。精神医学と政治・経済分野の2つの文章を用意しても他。作成・翻訳文の評価はGemini 3.0 Proで行った…
ローカルLLMの翻訳能力について検討してみた。 例文は前に作ったものを流用している。 ides.hatenablog.com 要約 Qwen3 (30点): 固有名詞すら誤読し、「翻訳」以前の機械的な単語置換に終始。文章として崩壊した。 Hunyuan (40点): 文法は自然だが、スラング…
pmc.ncbi.nlm.nih.gov Soltani-Nejad, M., Salar-pour, F., Rakhshan, S. A., & Nezamabadi-pour, H. (2025). Enhanced hybrid deep neural network for EEG-based schizophrenia diagnosis using functional and temporal features. Scientific Reports, 15…
tmb.apaopen.org Schober, M. F., & Dolgin, R. S. (2025). Lost in virality: How social media can amplify hidden misinterpretations. Technology, Mind, and Behavior. https://doi.org/10.1037/tmb0000174 本稿は、ソーシャルメディア上の投稿が、書き…
www.sciencedirect.com Ostrolenk, A., d’Arc, B. F., Jelenic, P., Samson, F., & Mottron, L. (2017). Hyperlexia: Systematic review, neurocognitive modelling, and outcome. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 79, 134–149. https://doi.org/10.1…
www.meltwater.com マーケターが知っておくべき主要なTikTok統計 世界規模の巨大リーチ： TikTokは155以上の国と地域で、75以上の言語に対応し、世界中に数億規模のアクティブユーザーがいる。 急成長と高いエンゲージメント： 利用者数、利用時間、売上が伸…
ides.hatenablog.com ides.hatenablog.com このポストでは、Salamandersデータに含まれるサンショウウオの観測カウントデータを題材に、モデルを段階的に拡張しながら当てはまりを比較する。具体的には、まず通常のポアソン混合モデルを当て、次にゼロ過剰を…
![はてなブックマーク - ゼロ過剰ポアソンモデルをglmmTMBパッケージで動かす[R]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2026/02/04/043009)
対応パッケージ（代表例） glmmTMB 最尤推定ベースで、ゼロ過剰（zi）項を明示的に入れられる一般化線形混合モデル（GLMM）実装である。ゼロ過剰ポアソンはもちろん、過分散（負の二項）やランダム効果まで同一の枠組みで扱いやすい。(CRAN) pscl 古典的に有…
![はてなブックマーク - ゼロ過剰ポアソンモデルをRで動かす選択肢[R]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2026/02/04/034858)
1. ゼロ過剰ポアソン概略 ゼロ過剰ポアソン（Zero-Inflated Poisson; ZIP）モデルは、カウントデータで観測値0が不自然に多い状況を、0が二種類混在しているとみなして説明するモデルである。ここでの二種類とは、そもそも事象が起こりえない、あるいは参加…
k-tai.watch.impress.co.jp NTTドコモのモバイル社会研究所が公表した（2025年11月実施の）調査によると、小中学生のスマートフォン所有率は上昇を続け、低年齢化が顕著になっている。 自分専用のスマホを持つ割合は、小学5年生で過半数を超え、中学1年生で…
解釈のポイント ドーパミンがドバドバ 世間一般で語られる「ドーパミンがドバドバ出る」という表現は、快楽や報酬を得た際に脳が喜びで満たされるような、単純な「快楽物質の洪水」というイメージが強い。しかし、本研究が明らかにしたのは、単なる報酬の有…
Chapitre premier : De la sélection des images pour la représentation. – Le rôle du corps Nous allons feindre pour un instant que nous ne connaissions rien des théories de la matière et des théories de l’esprit, rien des discussions sur la …
explore-education-statistics.service.gov.uk Department for Education: Special educational needs in England: academic year 2023/24 (Published June 2024) 英国（イングランド）におけるSEN（Special Educational Needs：特別な教育的ニーズ）につい…
mentalhealth.bmj.com Lester, K. J., & Michelson, D. (2024). Perfect storm: emotionally based school avoidance in the post-COVID-19 pandemic context. BMJ Mental Health, 27(1), e300944. https://doi.org/10.1136/bmjment-2023-300944 本論文は、C…
英国教育省（Department for Education: DfE） が発表している学校の欠席に関する統計 「Pupil absence in schools in England」による長期欠席者のデータ。 2024年度（17.63%）: 2024/25学年度の秋・春学期（Autumn and spring term 2024/25）における長期…
news.yahoo.co.jp 英国で特に注目を集めているのが「感情に起因する不登校」。英語の頭文字をとって「EBSA」と呼ばれる。英国医師会が発行する「英医学ジャーナル」によると、精神医学的な診断名ではないが、不安障害や気分障害（うつ病や双極性障害）と併発…
www.sciencedirect.com Kotochinsky, M., Fonseca, P. E. O., Ramirez Lopera, V., Mora, L., Amador, W. F. O., Teixeira Sirena, E. C., Bandeira de Melo Guimaraes, F., Lahitou Herlyn, D., Sherpa, N. N., Gonzalez Lezana, A., & Fagundes, T. P. (20…
arxiv.org Sikka, V., & Sikka, V. (2025). Hallucination stations: On some basic limitations of transformer-based language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.07505 本論文は、大規模言語モデル（LLM）およびLLMベースのエージェン…
pmc.ncbi.nlm.nih.gov Weber, J., Weber, M., & Lopez Alcaraz, J. M. (2025). Depression diagnosis from patient interviews using multimodal machine learning. Frontiers in Psychiatry, 16, 1694762. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1694762 サマ…
link.springer.com Ferrari, M., Einstein, D. A., Hunt, C., Harrysunker, A., Abbott, M. J., & Beath, A. P. (2019). Self-compassion interventions and psychosocial outcomes: A meta-analysis of RCTs. Mindfulness, 10(8), 1455–1473. https://doi.o…
www.sciencedirect.com Qin, S., Zhang, Y., Ma, Y., Li, H., Li, X., Lian, B., Cai, W., Cui, J., & Zhao, X. (2025). A cross-linguistic depression detection method based on speech data. Journal of Affective Disorders, 390, 119739. doi:10.1016/…
www.sciencedirect.com Przybylski, A. K. (2019). Digital screen time and pediatric sleep: Evidence from a preregistered cohort study. The Journal of Pediatrics, 205, 218-223. https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2018.09.054 本論文におけるポジシ…
link.springer.com 本研究は、音声特徴を用いたうつ病診断における伝統的機械学習（TML）と深層学習（DL）の診断精度を比較した系統的レビューおよびメタ解析である。2025年4月までの計25研究（TML：9件、DL：16件）を対象とした。解析の結果、TMLは感度0.82…
pmc.ncbi.nlm.nih.gov 本研究は、ブラジルのペロタスにおける2004年出生コホートのデータを用い、15歳の青少年におけるスクリーンタイム（テレビ、PC、スマートフォン等の合計利用時間）と睡眠の質・量との関連を調査したものである。約2,000名の青少年を対…
