機械学習 on JJ1GUJのブログ https://blog.jj1guj.net/topics/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/ Recent content in 機械学習 on JJ1GUJのブログ Hugo ja-jp Sun, 08 Nov 2026 10:36:48 +0000 将棋AIでWeight-Space Programmingを試す https://blog.jj1guj.net/posts/try_weight_space_programming_on_shogi_ai/ Sun, 08 Nov 2026 10:36:48 +0000 https://blog.jj1guj.net/posts/try_weight_space_programming_on_shogi_ai/ <h2 id="はじめに">はじめに</h2> <p><a href="https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" data-preview-title="Sparks of Weight-Space Programming: LLMs can natively read &amp; write neural network weights" data-preview-description="We find that frontier LLMs are surprisingly good at natively reading and writing neural network weights, using a variety of recent tools and algorithms or even via direct weight editing." data-preview-image="https://rikiyat.github.io/images/blog/weight-space-programming.png">https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/</a> でLLMにネットワークの重みを直接書き換えさせるのが話題になっていたので試してみた。</p> <p>今回はWCSC36で使用したResNet36x512のモデルからResNet10x154への蒸留と強化を試してみた。 来年のWCSC37ではハードウェアの都合上大きなモデルを搭載できないため、知識蒸留等を行って小さいモデルで精度を上げる必要があるが、これがうまくいけばほとんど学習をさせずにモデルの精度を上げられるとの目論見がある。</p> <h2 id="実験条件">実験条件</h2> <p>今回はGitHub CopilotでモデルをClaude Opus5.5をに設定して実験を行った。</p> <p>ネットワークの重みはONNX形式で渡した。 ただしGitHub CopilotのClaude Opus5.5だとONNXファイルを直接読み込むことができなかったため、プロンプトでONNXファイルのパスを与えて読み込ませた。</p> <p>機械学習ライブラリやcshogiなどのツール及び学習データ・棋譜の使用は学習用途以外での使用のみ認めた。</p> <p>また、プロンプトで以下のリンクを渡し、この手法に則ってパラメータを編集するように指示した。</p> <p><a href="https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" data-preview-title="Sparks of Weight-Space Programming: LLMs can natively read &amp; write neural network weights" data-preview-description="We find that frontier LLMs are surprisingly good at natively reading and writing neural network weights, using a variety of recent tools and algorithms or even via direct weight editing." data-preview-image="https://rikiyat.github.io/images/blog/weight-space-programming.png">https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/</a></p>