2025年6月17日の編集

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**司会）辻・書記）蒲田　 [#j9a02a5e]
***開始）13:10・終了） 16:30[#ga6365ee]
***欠席）近藤 遅刻） [#b0a66143]

***議事録 [#g79e25d5]

海野さんの発表

-(蒲田)
--
-伺った変数がホタルイカに影響を与えるかを調べて精度を上げていく
-(山本)
--甲南大学の先生がどのように研究しているのか
-まだ知らない．ただ郵送していただけるほんの著者は彼なのでとりあえず読んでみようと思う．
-(石井)
--話を聞いてみてまた聞きたいことがあったら聞いていくのか
-聞いていこうと思う．
-(佐藤)
--今後も引き続き一緒に研究していくのか
-引き続き連絡を取り合うとは思う．
-(氷見)
--水深の違いは
-200mと300mの間の境界線にホタルイカが多いのではないかといわれている．
-(小原)
--相手も予測をしているのか
-相手は予測をしておらず，生物学的に研究している．
-(辻)
--LINEグループに入ったのか
-入っていない
-(奥原さん)
--月齢が効いているというのは現在の結果でも同じなのか
-二値の予測においても重大な要素になっている．
-(レネ)
--伺ったデータは使っていくのか．
-使って予測してみようと思う．
-(奥原)
--相手が生物学的に研究しているというのは非常に良いことだと思う．様々な観点から見つめることができるので引き続き関係を持っていくといいと思う．月齢をcosで表すのはなぜか
-月齢は周期的なものなので三角関数の値を使っている．月齢とcosを変換させる方法についてはまだ知らない．

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石井さんの発表

-(蒲田)
--2回実験をしたが両方同じような結果だったのか．そもそも音楽を流すだけではストレス値が減少しないことをmyBeatのグラフは表しているのではないか．
-両方似たような結果だった．安静状態なのでストレスが高くない状態で実験しているのでこのような結果になったのではないか．
-(海野)
--あえてストレスを与えるようなことをする気はあるのか
-今のところはやっていない．
-(山本)
--MyBeat単体で計測，蓄積をしているのか
-MyBeat単体で計測，蓄積をしている．
-(佐藤)
--MyBeatのグラフの点の密度はどれくらいなのか．一部つぶれているように見える部分があるが
-点の大きさが大きすぎて見づらくなっているかもしれない．
-(氷見)
--そもそもストレス値の測り方はどう違うのか
-水上さんのは表情を読み取ってストレス値を計算している．
-(小原)
--MyBeatと水上さんのシステムの波形のずれはなぜ
-完全にリアルタイムでリンクできていないのでこのような結果になっているのではないかと今は考えている．
-(辻)
--二つ結果はでているがどういう結論に至ったのか．実際にストレスを与えてみることなどは考えているか．
-いろんな人で再実験をしてみる必要がある．運動などをするとストレス値は高くなる．そのため音楽を聞かせる前に運動をさせたら変わってくるかもしれない．
-(奥原さん)
--動的時間計測とは
-時間軸のずれを考慮して類似性を検証できる方法らしい
-(レネ)
--実験のときに何が起こったのかがわかりづらい．
-音楽が変わったときにストレスが上下しているかもしれない．比較のために何が発生したか．また実験ごとの結果の違いを見せられるようにしておいてほしい．
-(奥原)
--一秒ごとにそろえてプロットすればよいだけではないのか，PCで時間を計ってデータにくっつければいいだけではないか．どれだけ学校に来て取り組んでいるのか．
-その通りだと思う．先週は金曜日しか学校に来られなかった．今のペースでは卒業研究がなかなか進まないのでもう少し来て取り組みましょう．

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佐藤さんの発表

-(蒲田)
--静的プルーニングの強みは
-全部学習し終わった後に取り除くのは簡単(不必要なパラメータがすぐにわかるため)．
-(海野)
--膨大な処理が必要だと思うが，PCは大丈夫か
-追加学習で行うことでデータ量が少なくて済む．データセットがあるのでそれを使って追加学習をさせ，そこで実験する．
-(石井)
--
-
-(山本)
--大規模言語モデルの研究は進んでいると思うが，この速い流れの中で結果を残せるのか．
-動的の方は静的の方に比べて研究が進んでいない．ターミナルアトラクタが取り込めるのではないかと考え，この分野をやってみようと思った．
-(氷見)
--目的はまったく新しいものか，自分で考えたのか．新規性はまだ考えられていないのか．
-モデルの簡略化は新しいものではない．ターミナルアトラクタを使ったものは新規性．
-(小原)
--大規模言語モデルの動的適用プルーニングとはなにか．
-まずプルーニングはモデルのパラメータの中で結果にあまり影響を与えないものを削ること．学習している段階でプルーニングを行うという意味で動的とした．
-(辻)
--3p 概要について　現在提案されている手法と動的プルーニングとの違いは．静的と動的があるが，現在静的が使われている理由についてどう思うか．
-試されているうえで使われていない可能性もある．
-(奥原さん)
--モデルサイズを削減することで何が起きる
-ローカルで大規模言語モデルが使用できるようになる．これによってChatGPTのようなAIを使っても外部に情報が漏れださないようになるのではないかと考えている．
-(レネ)
--目的に関係する論文はサーベイしているのか．新規性を生み出すためにどういうアプローチを考えているのか．なぜLlama3を選んだのか．
-サーベイしている．このスライドでは言及していないが，小澤さんがやっていたターミナルアトラクタを起用することで何かしらの知見が得られるのではないかと考えているくらい．まだ浅いのでいろいろ調べ，考えていこうと思う．ローカルで使えるぎりぎりのモデルを探した結果Llama3が見つかった．現状はそれだけ．
-(奥原)
--ページの表示が少しおかしい．用語についてたくさん勉強しているのなら，それについてもスライドに入れたほうがわかりやすくな．プルーニングというのは刈り取り，ターミナルアトラクタは刈り取らないから少し齟齬がある，どうする気なのか．プルーニングを行って失ったパラメータを再度取り入れるような手法も研究されているのか．
-小澤さんが作ったターミナルアトラクタとプルーニングを使ってみたらどうなるのかが気になった．まだ調べていない．来週の歌謡までに焼き直した資料をアップする．

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海野さんの発表

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石井さんの発表

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佐藤さんの発表

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