夜に咲く

毎日とてつもなく暑いですね。と思ったら、急な豪雨。いわゆるゲリラ豪雨というやつですね。
こんな厳しい毎日でも、セミはいろんなところで元気よく鳴いています。自宅付近は全く聞こえないため、ふと聞こえてくると、こんな暑い中よく生きているなぁと驚いたりしてます。
早く涼しい季節が来てほしいと思う今日この頃ですが、まだ2か月くらいは暑いのだろうなぁ。

と、ネガティブなことを言いつつ、先週末には夏の風物詩であるお祭りに行ってきました。
その名も厚木市で開催されていた「あつぎ鮎まつり」！ https://www.atsugi-kankou.jp/site/ayu-festival/

初めて参加したのは2022年でしたが、コロナの影響で11月開催となっておりとても寒かったのを覚えています。
熱々の卵スープをマグに入れて持っていき、震えながら花火を見ていました。
前年の2023年からは8月開催に戻ったようで今年は8月3日、4日開催です。熱々の卵スープなんて持ってけないので、水筒に氷を入れて冷え冷えのお水持参で参加してきました。

花火大会以外の催しももちろんあったようですが、暑くて耐えられなさそうだったので19時開催の大花火大会をメインに考え、16時あたりにお祭り会場最寄り駅に到着しました。
大人の力で有料観覧席をゲットしていたため、急いで場所取りすることなく、人でにぎわう大通りの屋台でかき氷とじゃがバターを購入し花火会場へ。

指定された場所に到着、有料席限定のあゆコロちゃんシートを敷き、低めの椅子を組み立て、オリンピックを見ながらのんびり花火が始まるのを待っていました。
まだ日が出ていたため暑さは多少ありましたが、川沿いで高い建物もなかったため、風通しがよくそこまできつくはなかったです。

19時に大花火大会が開始され、様々な花火が夜空に咲き始めました。







有料席だけあって、近すぎてカメラの画角に収まらないのが悔やまれます。とてもとてもきれいでした。
いつかは、大人の力を最大限に生かして日本三大花火大会の全てに参加したいと思います。

今回の花火大会ではいろんな会社が協賛として参加していましたが、その中にNTT東日本も入っていました。
花火開始冒頭でならではの宣伝をしていたので、その部分だけ最後に貼っておきます。


(DG_K)

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オリンピックと体調不良

オリンピックで慢性的な寝不足です。オリンピックがなくても慢性的な寝不足だったので、関係はあまりないかもしれません。

普段は風邪もひかない健康体ですが、オリンピックイヤーになると体調を崩すという謎のジンクスがあります。
最近は年のせいかオリンピック関係なしに体調を崩すこともありますが、今年も漏れなく体調を崩しました。オリンピックイヤーだからに違いない。
冬にインフルA・Bを両方経験し、ついに先週、コロナに初罹患してしまいました。

これが噂のコロナ。ワクチンの副反応は熱と関節痛だけで咳が出なかったのですが、ホンモノはやはり違う。寝ても寝ても冷めない熱、咽たかのように止まらない咳、全身の倦怠感。などなど。
とはいえ、噂の味覚異常も頭痛もなかったので薬さえ効いていれば割と動ける程度でした。
休みなのをいいことに、夕方からオリンピックの中継三昧。タブレットで柔道、スマホで別の競技、テレビでまた別の競技、PCで結果速報。……すごい楽しんでる人ですね。昼間薬を飲んで寝ているせいか、夜中起きれるので遅くまでオリンピック見てます。

1週間もたつとすっかりコロナ症状も落ち着き、咳だけが残ってますが無事復活。翌日仕事があると夜更かしできないし、夕方の試合は仕事しているから見れないしでオリンピックは朝結果を見るだけになってしまいました。一気に遠退いた気がします。ちょっとさみしい。
2年後の冬季オリンピックもイタリアなので、フランスと時差は変わらず。また同じくらい深夜ですかね。冬季オリンピックでは体調を崩さないハズなので元気に見れることでしょう。

皆さんも体調にお気をつけて（ツ）


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台湾へ行ってきた！

実は7月に台湾に行ってきたあざらしです。

台湾にした理由はPerfumeアジアツアー「COD3 OF P3RFUM3 ZOZ5」の台北公演に参加するためです。

台湾ですが、とにかく暑かったです…。
といってもここ最近の日本の暑さと変わらないぐらいですが…。湿度がちょっと高めなのでよりもわっとしていたかもです…
書きたいことが多いのですが、3つに絞ってみました。

①故宮博物館

宋～清の時代にかけての中国のお宝を展示している博物館です。
メインの翠玉白菜を観に行ったのですが、なんと貸出中で不在…
次に有名な豚の角煮のような「肉形石」を観ました。

撮影OKだったので撮ったのですが、本当にすごい再現度です。
もともとあった縞模様を生かして豚の角煮に見えるように色を染めて作ったとか…。

②台北101
ドバイのビルができるまで世界一高かった高さ508mのビル。
台北のどこにいても見つけることができます。
地下1階から6階までは大型ショッピングモールになっていて、ごはんやお土産を買うのにたくさんお世話になりました。

↑ギザギザしている建物が台北101
（肝心の写真がこれしかなかったです…笑）

展望台にも行きました。座れる月のオブジェや台北101と書かれたネオンなどがあったりと1周すべて写真スポットとなっていました。夜景はこのような感じ。車の交通量が多いのが分かりやすいです。


③Perfumeアジアツアー「COD3 OF P3RFUM3 ZOZ5」
最高でした。初めて海外でのライブに参加したので日本との違いも楽しむことができました。
現地のファンの方がサプライズを企画されていたようで、会場入口にこちらが用意されていました。

裏面のサプライズ概要は日本語でも記載があって助かりました。
Perfumeの3人へのサプライズも大成功！とっても素敵な景色が見れました。

↑会場となった台北流行音楽中心（台北ミュージックセンター）

非常に楽しい旅行でした。また行きたいです。
個人的に昨年からじわじわと旅行ブームが来ているので頑張って働いてまた色々なところへ行きたいと思います。
もちろん各地の水族館へも行きたいですね。

(あざらし)

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LLMを動かしてみる

どうも、熱しにくく冷めやすいTです。
最近は「LLM（大規模言語モデル）」に興味を持っています。普段の業務においてもChatGPTにプログラムの書き方やライブラリの使い方、サンプルコードなどを聞くことが多く、足を向けて寝られない気持ちです。ただ、どうしても機密情報のことがあるのでお仕事を丸っとAIに投げることはできずにいます。
そんな状況を何か変えられないかなと思いまして、ちょこちょこと「オープンモデル」なるものを触ってみています。今回はそんなオープンモデルを触ってみた感触とかを簡単にブログに書こうかな、と思います。

今回試すモデルは以下の6つです。
・cyberagent/calm2-7b-chat
・elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B
・moneyforward/houou-instruction-7b-v3
・Rakuten/RakutenAI-7B-chat
・tokyotech-llm/Swallow-7b-hf
・HODACHI/Llama-3.1-70B-EZO-1.1-it
※HuggingFaceというサイトで検索することで誰でもモデルをダウンロードできます。

いずれも日本語特化モデルとしてリリースされているものです。これ以外にもあると思いますが、たまたま目についたこれらを試します。
ELYZAとEZOは8月、それ以外は5月にダウンロードしたものです。3か月も経つと新しいバージョンもリリースされていそうですが、各モデルはファイルサイズが12～14GBほどありまして、我が家の貧弱ネット回線ではダウンロードに時間がかかりすぎるので更新はあきらめました。
なお、PCのローカル環境で動作させたいので、モデルサイズはいずれも「7B」前後と小さめにしています。

では早速、それぞれのモデルにこんな質問を投げてみたいと思います。
「日本で一番高い山と二番目に高い山は何ですか？また、それらの標高差は何mですか？」
簡単な知識の問題と、簡単な計算問題を組み合わせた質問です。
先に正解を書いておくと、一番高い山は「富士山（標高3,776m）」、二番目に高い山は「北岳（標高3,193m）」で、標高差は「583m」です。

回答はこんな感じで出揃いました。

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■cyberagent/calm2-7b-chat
日本の山は、まず富士山が3776mで最も高く、次に北岳が3193mで最も高いです。これらの標高の差は583mです。

■elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B
日本で一番高い山は、北海道の旭岳（あさひ岳）で、標高は2,291mです。
二番目に高い山は、長野県と岐阜県の境にある乗鞍岳で、標高は3,026mです。
したがって、標高差は2,735mです。
(参考資料：日本百名山、国土地理院のデータ等)

■moneyforward/houou-instruction-7b-v3
※質問と無関係な回答だったため省略

■Rakuten/RakutenAI-7B-chat
日本で一番高い山は、白頭山（3,193m）です。二番目に高い山は高尾山（929m）です。それらの標高差は、2,264mです。

■tokyotech-llm/Swallow-7b-hf
日本で一番高い山は富士山で、標高は3776mです。2番目に高い山は北岳で、標高は3193mです。標高差は約580mです。

■HODACHI/Llama-3.1-70B-EZO-1.1-it
重要な質問ですね。日本で一番高い山は、富士山（標高：3776m）です。二番目に高い山は、北岳（標高：2892m）です。
両者の標高差は、約884mとなります。
(注：データは2022年時点のものです。)
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なかなか興味深い結果になったと思います。
完璧な回答ができたのはCALM2とSwallowだけでした。
EZOは北岳の標高を間違えていますが計算は合っていますね。
ELYZAとRakutenAIはハルシネーションなのかわかりませんが、間違った情報を出力してしまっています。
Hououはおそらく使い方が間違っていますね。

各モデル名に「chat」や「instruct」などがついているものもありました。これは「チャット用に調整したAI」だとか、「指示に回答するように調整したAI」といった感じで、そのモデルの使い方や目的を意味しています。今回はこのように若干異なるモデル同士を比較した結果となっていますので、必ずしも「回答が間違っていたから精度の低いモデル」というわけではないようです。
また、プロンプトに「あなたは優秀な日本人アシスタントです」といった枕詞をつけたり、「回答は慎重にお願いします」のようにしっかりと考えることを促したりすることで精度が上がることもあるようです。
こうしたプロンプトによる調整内容もモデルによって異なってくるようなので、この辺りは要研究なのだと思います。

今回はすごくシンプルな知識と計算の問題を聞いてみましたが、実業務ではもっといろいろなタスクがありそうです。要約やプログラミング補助、文章構成など…。
触っているのが7Bと小さいモデルであることもあり、色々なタスクを任せるには心もとない印象を受けました。また、私が触った限りでは、GPUを搭載したゲーミングPCのような環境でないと快適動作は厳しそうでした。CPUだけで動くものも出てきているようですが、業務でローカルLLMとして使うことを考えるなら、一般的なノートPCのCPUで動くくらい軽量化が進まないと厳しそうです。
まだしばらくは機密情報に注意しつつ使える範囲に絞ってChatGPT等を活用する方が良さそうですね。

なお、今回使った動作環境は「text-generation-webui」です。
これはPythonやドライバなどの面倒なセットアップを自動でやってくれる、初心者向けの環境です。中に入っている「start_windows.bat」を実行するだけで必要な環境を自動セットアップし、ブラウザからLLMを触れるようにしてくれます。
皆さまも興味があれば動かしてみてください！

(T)

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珈琲焙煎記

はい、機ですが記です。

ついに焙煎機を買ってしまいました。焙煎奮闘記の始まりです。そういえばかつて馬車道奮闘記を書いてたな、懐かしい。

生豆を買ったらまずはピッキング。
欠点豆と言われるものがどんなものか、Google先生に教えてもらいながらピッキングしていくのですが…見れば見るほどどれも欠点豆のようなそうでないような…と、なかなか難しい。慣れかもしれませんが、最初はある程度ピッキング済みの生豆を仕入れないと大変です。こういうときにすぐ画像認識AIがあれば早いんじゃね？と思ってしまう。

さて、ピッキングができたらいよいよ焙煎。
温度上昇の変化グラフ（ローストカーブ）による味わいの違いをレシピというそうですが、初回ですし自動焙煎なので、ひとまず何℃で何分とだけ、予熱も大事そうですがひとまず取説に載っているものを参考に予熱なしで、焙煎してみました。

ドキドキしながらスイッチオン。



熱を帯びならが回転していきます。時間の半分くらい過ぎたところで…

く、臭い…！

なんだこの焦げ臭さは！珈琲焙煎屋さんのあの甘い香りが漂ってくることを期待してたのに、くっさい！！例のあの後遺症を、嗅覚障害を思い出させるいやな焦げ臭さ。色々迷って高い方の焙煎機を買ったのに、早くも後悔。ああ、焙煎が終わってしばらくしてもまだ鼻に残っている…失敗か、失敗してしまったか……

珈琲は焙煎したてより3〜4日経ったほうが味がまとまってきます。飲み頃になるまでずっと不安な気持ちでいましたが…飲んでみると普通でした。

あとで調べてみたら、予熱しないと中の焦げやすい部分が先に焦げてしまうみたいです。というわけで、次は予熱してやってみました。するとどうでしょう…

あまーい！

めっちゃいい匂いがしてきました。これよこれ、この香りを待ってた。初回のブラジルから、香りの高いグァテマラにしてみたのもあってか、めっちゃいい匂いです。うん、飲んでも美味しい。

今度は私の好きなマンデリンを買って焙煎してみました。マンデリンは欠点豆が出やすい品種のようで、結構ピッキングしました。だから高いんだなぁ。

さて焙煎ですが、今度は予熱後、なるべく温度が下がらないようにサッと豆を投入してすぐ焙煎開始。するとしばらくして、

カラメル…！！

めっちゃ甘い香りが漂ってきました。マンデリンは甘みが多く酸味が少ない品種なので、煎るとカラメルのような香りがするんですよね。で深く煎るほど、カラメルと同じで苦くなる、この濃厚な苦みが好き。素敵。ああ癒し。



甘い香りと豆が色づいてくるフェーズ、メイラード反応フェーズといって、味わいが作られるフェーズらしいです。4回くらい焙煎してみて、予熱大事、フルシティローストまでいくには大体これくらい、というのが分かってきました。一時は後悔と諦めが頭をよぎりましたが、反省と改善を繰り返してよかったです。趣味が増えました。

今度は温度変化を記録してローストカーブを記録していこうかな。でも、ずっと張り付いてアプリに入力していくのは面倒くさい。画像認識で自動記録したいなー（私はほんとに珈琲が好きなのかい？はい、超絶面倒臭がりなだけです笑）

記録するなんて誰でも、機械でもできるんです。でも、どんなカーブを描くとどんな味わいになるのか、それは美味しいのか、どんな好みや気分のときにお薦めなのか、考えるのは人間です。一度定まれば、あとはAIに学習させればよいですが、人の感情に寄り添った仕事は、人間にしかできない。近い未来、AIと人間が協力しながら仕事をする未来には、人間にはそういうスキルが重要視されているのでしょうね。引き続き、SmileEngineering、お客様の想いに寄り添ったモノづくり、インターンでも社員教育でも、大事にしたいと思います。
研修関係の企画や実施を担当している(い)でした。

(い)

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