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Apple の The Illusion of Thinking の誤解

カテゴリ:deeplearning

X(旧 Twitter)では Apple の The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity という論文が「LRM は推論をしてるのではなくパターンマッチングをしているだけ」と主張しているという、間違いを信じている人が多い。

しかし、この論文はそのような主張はしていない。

実際の論文の内容

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T2I 拡散モデルの設計メモ

カテゴリ:deeplearning

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ボックスガチャの確率計算

カテゴリ:statistics

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この記事のボックスガチャは景品を引いても補充されず、各景品を引く確率は同様に確からしいとする。

1つしかないあたりを引く確率

ボックス内に景品が 1000 個入っていて、そのうちあたりが1個入っているとする。このときあたりを1回で引く確率は 1/1000 だ。

2回で引く確率は、1回で引く確率+1回目を外して2回目で引く確率なので 1/1000 + (999/1000) * 1/999;つまり 2/1000。

3回で引く確率は、1/1000 + (999/1000) * 1/999 + (999/1000) * (998/999) * 1/998;つまり 3/1000。

まとめるとボックス内に景品が n 個入っていてあたりの個数が1個の場合、m 回ひいたときにそれが出る確率は m/n。

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ガチャの確率計算

カテゴリ:statistics

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English version.

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当選確率 1% のガチャを 100 回やったときに、ひとつ以上あたる確率は?

当選確率 2% のガチャを 100 回やったときに、ふたつ以上あたる確率は?

当選確率 1%、天井 100 回のガチャがある。このガチャを 250 回やって、5枚あたりが手に入る確率は?

10 連の最低保証込みの取得確率は?

当選確率 2% のガチャを 99% の確率で手に入れるには何回やればいいか?

コンプガチャの確率計算

当選確率 1% のガチャを 100 回やったときに、ひとつ以上あたる確率は?

これは外れる確率 99% のガチャを 100 回連続で外す現象の余事象だ。つまり

1 - 0.99100 = 63.4%

Google でべき乗を計算するのには ^ を使う。以下の式で Google 検索すると、上記の式を計算できる。

1 - 0.99^100

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AUTOMATIC1111 の便利な機能

カテゴリ:deeplearning

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LoRA の学習方法

カテゴリ:deeplearning

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NovelAI Diffusion V3 の改善点

カテゴリ:deeplearning

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ガチャの確率の収束を考えても意味がない

カテゴリ:statistics

ガチャの各試行は独立しているので、過去の結果は未来に影響を与えない。当選確率1%のガチャを 1,000 回連続で外しても、次回当選する確率は1%だ。過去にガチャを無限回引いたと仮定してみてほしい。それは未来のガチャの結果に影響を与えるだろうか。

下振れ確率の計算

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Waifu Diffusion で効率的に画像を生成する

カテゴリ:deeplearning

プロンプトリストはプロンプトよく検索されているプロンプト(R18)danbooru タグ検索を参照。

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