指標の説明とおすすめのやり方について

2022 3/1

2021-11-24

今回は「ドル円」の売買比率をみていくことにします。一番上の「USD/JPY」をクリックしてください。

※図は取引画面より筆者作成

GPT-4は間もなく登場。それについて私たちが知っていること。

著者のAlberto Romero氏はスペイン在住のAI技術批評家で、同氏の鋭い洞察に満ちた記事のいくつかはAINOWでも紹介して来ました。同氏が2022年4月にMediumに投稿した記事『GPT-4は間もなく登場。それについて私たちが知っていること。』では、リリース時期が近付きつつあるGPT-4の特徴が予想されています。
Romero氏は昨年9月にGPT-4の特徴を予想する記事を公開しましたが、自然言語処理研究の最新トレンドを考慮して予想記事を書き改めました。同氏によるとGPT-4は2022年の7月から8月頃にリリースされ、その特徴は以下のような5項目にまとめられます。

モデルサイズ至上主義からの方向転換：最新の自然言語処理研究によって、モデルサイズは言語モデルの性能を決定する要因のひとつに過ぎないことが判明した。こうした知見により、GPT-4開発ではモデルサイズ増加が最重要視されないので、そのパラメータ数はGPT-3を少し上回る程度だろう。
計算予算分配の最適化：最新の研究によると、モデルサイズと学習データ量の最適な関係が満たされると、言語モデルの性能は最大化される。GPT-4開発では、計算予算をモデルサイズ増加と学習データ量増加のそれぞれに最適に分配されるだろう。
ユニモーダルモデル：GPT-4はテキストのみを処理するユニモーダルモデルとなり、テキストから画像を生成するDALL-E 2のようなマルチモーダルモデルにはならないだろう。
高密度モデル：GPT-4は、GPT-3と同様にすべてのパラメータを使ってタスクを遂行する高密度モデルとなり、近年評価されているタスクの遂行にパラメータの一部のみを使うスパース性は備えないだろう。
アライメント問題への対応：GPT-4は、出力に関して人間の評価を組み込んだ言語モデルInstructGPTの知見を取り入れたより「倫理的なAI」となるだろう。

以上のように予想したうえで、GPT-4はTransformerの登場以降続いてきた「ユニモーダルな高密度言語モデル」という自然言語処理の研究ドメインにおける最終バージョンとも呼べるものとなり、同モデル以降はマルチモーダルやスパース性を採り入れた新たな研究ドメインが主流となるだろう、とRomero氏は考えています。

なお、以下の記事本文はAlberto Romero氏に直接コンタクトをとり、翻訳許可を頂いたうえで翻訳したものです。また、翻訳記事の内容は同氏の見解であり、特定の国や地域ならびに組織や団体を代表するものではなく、翻訳者およびAINOW編集部の主義主張を表明したものでもありません。指標の説明とおすすめのやり方について
以下の翻訳記事を作成するにあたっては、日本語の文章として読み易くするために、意訳やコンテクストを明確にするための補足を行っています。

公式情報、現在の動向、そして予測

（※訳註1）さまざまな事象の予測を集計して正確な予測の提供を目指すプラットフォームMetaculusが発表しているGPT-4のリリース予想日は、同プラットフォームに所属する22人のプロの予測者が2022年7月9日、この予測に参加した65人のユーザは2022年8月29日と見ている。

（※訳註2）テック系メディアAnalytics India Magazineは2021年9月13日、サム・アルトマンを招いて開催したオンラインQ＆Aセッションに関する記事を公開した。同セッションでアルトマンが答えた内容は、以下の通り。

GPT-4はGPT-3より著しく大きなサイズになるわけではない。
小さいサイズのモデルから最大限の性能を引き出すことに注力している。
（コメントからソースコードを生成する）Codexモデル開発にも注力している。
GPT-5はチューリングテストに合格するかも知れない。
DALL-Eを一般公開する予定（2022年5月時点では非公開）。

モデルサイズ：GPT-4は超大型にはならないだろう

（※訳註4）Gopherとは、DeepMindが2021年12月に発表した言語モデル。2,800億のパラメータを持ち、発表当時はさまざまな言語タスクでトップスコアを達成した。また、人間ユーザとの（チャットのような）相互作用的な対話において、一貫した内容の回答を返すという特徴もあった。同モデルの詳細は、DeepMind公式ブログ記事『大規模な言語モデリング：Gopher、倫理的考慮事項、および検索』を参照のこと。

（※訳註5）DeepMindの研究チームは2022年3月29日、言語モデルにおけるモデルサイズと学習データ量に関する最適設定を研究した論文を発表した。その論文を要約した記事によると、研究チームはモデルサイズと学習データ量に関する最適な関係を見つけ出す目的で、7,000万から100億のパラメータをもつ400の言語モデルに対して50から5,000億のトークン数を与える調査を実施した。その結果、最適と推定できる関係を特定でき、その関係を満たす言語モデルChinchilla（齧歯類の「チンチラ」を意味する名称）を開発した。同モデルは最大級の言語モデルよりサイズが小さいにも関わらず、性能はそれらを凌駕した。

以上の座標系における直線は、最適と推定されるモデルサイズと学習トークン量を表している。この直線より上にプロットされると、モデルサイズに比して学習不足であることを意味し、下にプロットされると学習が過剰であることを意味する。そして、最適直線にある言語モデルはもっとも効率的に計算予算を活用していることになる。当然ながら、Chinchillaはこの最適直線上にプロットされる。

売買比率の見方と活用方法は？IG証券での使い方を解説

IG取引画面

次にIG証券で売買比率を確認する方法について解説します。まずIG証券の以下取引画面から説明をスタートします。

※図は取引画面より筆者作成

IG画面

上記の画面から左のメニューより「FX」をクリックします。「FX」をクリックすると通貨ペアの一覧が表示されます。

※図は取引画面より筆者作成

売買比率

今回は「ドル円」の売買比率をみていくことにします。一番上の「USD/JPY」をクリックしてください。

※図は取引画面より筆者作成

売買動向

次に現れた画面を下にスクロールすると、右側に上記の画面が現れます。これがIG証券の売買比率です。青色がロングポジションの割合を示しており、赤色がショートポジションの割合を示しています。

※図は取引画面より筆者作成

学生時代にFX、先物、オプショントレーディングを経験し、FXをメインに4年間投資に没頭。その後は金融業界のマーケット部門業務を目指し、2年間で証券アナリスト資格を取得。あおぞら銀行では、MBS（Morgage Backed Securites)投資業務及び外貨のマネーマネジメント業務に従事。さらに、三菱UFJモルガンスタンレー証券へ転職し、外国為替のスポット、フォワードトレーディング及び、クレジットトレーディングに従事。金融業界に精通して幅広い知識を持つ。証券アナリスト資格保有。Twitter : 指標の説明とおすすめのやり方について @sweetstrader3 / Instagram : @fukuokasho12

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自立生活の指標：日常生活動作（ADL)とは

図1：ADL低下による日常生活への影響をしめす図。ADL低下は閉じこもりがちとなり、心身機能低下を及ぼすことを示す

図1：ADL低下による日常生活の影響

手段的ADLを保つには

介護予防の推進について厚生労働省（PDF）（外部サイト）（新しいウインドウが開きます）
これからの介護予防厚生労働省（PDF）（外部サイト）（新しいウインドウが開きます）
ロコモティブとは日本臨床整形外科学会（外部サイト）（新しいウインドウが開きます）
健康日本21 総論参考資料厚生労働省（外部サイト）（新しいウインドウが開きます）
ADLの評価法日本老年医学会（外部サイト）（新しいウインドウが開きます）

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