最近はどこもかしこもGenerative AIの情報で溢れるようになってきています。その中でもよく聞くのが、LLMが未学習である情報（例えば、企業等の組織内のデータ）を学習させ、それを元にした利用がしたいという話です。 LLMが未学習の知識を利用したい RAG （…

チェビシェフの不等式 期待値$\mu$、分散$\sigma ^{2}$を持つ確率分布に従う確率変数$X$があるとします。 このとき任意の実数$k > 0$をとり、分散$\sigma ^{2}$の定義式から不等式を導いていくと、次のような不等式が導けます。これをチェビシェフの不等式と…

独立に$\chi ^{2} (m _{1}), \chi ^{2} (m _{2})$に従う2つの確率変数 $W _{1}, W _{2}$があるとき、それぞれをその自由度で割って比をとった $$ F = \frac{\frac{ W _{1}}{ m _{1}}}{ \frac{W _{2}}{ m _{2}}} $$ が従う分布を、自由度$(m _{1}, m _{2})$の…

Nerd Fontsとは何か Nerd Fontsは、著名なプログラミング用フォントにグリフをまとめて追加したものです。 GitHub - FortAwesome/Font-Awesome: The iconic SVG, font, and CSS toolkitやGitHub - primer/octicons: A scalable set of icons handcrafted wit…

今日は$t$分布の期待値と分散を求めます。 期待値 分散 積分項を求める 分散を求める 自由度が$m$である$t$分布の確率密度関数は次の式でした。 $$ f _{m} (t) = \frac{\Gamma \left( \frac{m+1}{2} \right)}{\sqrt{\pi m} \cdot \Gamma \left( \frac{m}{2} …

重い腰を上げてWindowsマシンでCygwin環境を構築することにしたとき、やはり気になるのがシェル環境です。 As-is Starship プリセット プロンプト設定の何が嬉しいのか 設定 As-is 僕のメインPCであるMacでは、以下のようなプロンプトを使っていました。 Pow…