hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
GPT-2 背景
人工知能の初期の概念であるコネクショニズムは、生物学的な脳におけるニューロン（神経細胞）の挙動をシミュレートするように設計された人工ニューラルネットワークによって知的行動を引き起こそうとするものであった。人工ニューラルネットワークの最初の例は、1951年に構築された「SNARC」である。「パーセプトロン」（二値分類器の一種）は、1957年に心理学者のフランク・ローゼンブラットによって発表された。彼の機械は、400個のフォトセル（光電池）を「ニューロン」に接続して画像認識するように設計され、加重値はポテンショメータで決定されていた（訓練過程で電気モーターで調整）。パーセプトロンは大きな話題となり、ニューヨーク・タイムズ紙の記事で『（海軍が）期待する電子コンピュータの萠芽は、歩き、話し、見て、書き、自己複製し、自分の存在を意識できるようになるだろう』と紹介された。しかし、マービン・ミンスキーとシーモア・パパートによる1969年の書籍「パーセプトロン：計算機科学への道」において、当時の最先端技術（単層パーセプトロン）の欠点として、排他的論理和（XOR）関数を符号化できないことなどが指摘されて以来、パーセプトロンシステムは数十年間も衰退したままであった。この本は当時、有望な研究分野としてのパーセプトロン（および一般的なニューラルネットワーク）を否定するものと考えられていた。
GPT-2 背景
ニューラルネットワークは、「訓練（training)」および「学習（learning）」という過程を経て、さまざまな入力を分類することができるようになる（すなわち個別のカテゴリに区分する）。学習は、まずネットワークの重み（各ニューロンの「活性化」が後続層の特定ニューロンの活性化に影響を与える量）をランダム（無作為）に初期化する。この状態では、ネットワークの出力も同様にランダムとなる。そして、ネットワークの出力がどれだけ望ましいできばえに近いかを定量的に測定する損失関数などの目的関数を定義する（たとえば、手書きの数字からなる入力が、その数字に対応する出力ニューロンのみを活性化させる頻度）。この関数とネットワークのできばえから、重みを調整して性能を改善することができる。
GPT-2 背景
バックプロパゲーションは、1974年のポール・ワーボスの学位論文で初めて機械学習システムに適用した教師ありアルゴリズムであり、所与の入出力例に対するネットワーク全体の重みの最適調整を記述するベクトル場である「勾配」の計算を効率化した。この勾配を使用してニューラルネットワークを訓練する勾配降下法によって、より複雑なシステムを構築することが可能となり、1980年代にはニューラルネットワークの自然言語処理への応用が広まることになった。1985年にはD.B. Parkerがワーボスの手法を再発見し、1986年にはラメルハート、ヒントン、ウイリアムスが「深層学習（ディープラーニング）」ネットワークと呼ばれる隠れ層を持つニューラルネットワークで、入力データの内部表現を生成するためにこの手法を応用し、この研究はその後の回帰型ニューラルネットワークの基礎を築いた。
GPT-2 背景
従来の順伝播型ニューラルネットワーク（FFNN）は、各層が前の層からの出力を取り入れ、次の層に送り出すことからその名が付けられた。FFNNの構造には、情報が逆流するような「巡回（cycles）」は存在しない。これに対して、回帰型ニューラルネットワーク（RNN）は、活性化の流れの巡回を少なくとも一つ持っている。RNNネットワークでは、ある項目そのものと、以前の項目を処理したときの出力の両方を使用して一連の項目を処理できるため、順序付いた項目を処理する（および将来の順序項目を予測する）ためによく使用された。
1979年に福島邦彦が哺乳動物の視覚野における神経構造モデルに基づいて提唱したネオコグニトロンは、画像処理で広く使われる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基礎を築いた。CNNは、大きな入力層に対して小さな層を「重ねて滑らせる」ことで、より少ない計算量でより深い処理を行うことができる。たとえば、100×100の画像には10,000個の画素があり、全結合層で処理するには10,000個の重みが必要だが、画像上をスライドする5×5の「窓」からなる畳み込み層では、わずか25個の学習可能なパラメータでエッジ検出を行うことが可能である。畳み込み層は「プーリング層」によって結合され、「全結合層」（一般的に多層パーセプトロン）によって処理される。
GPT-2 背景
回帰型ニューラルネットワーク（RNN）は、系列的な情報を処理することができるため、多くの自然言語処理（NLP）アプリケーションで利用されている。RNNは、FFNNとは異なり、同じ項目に対して、順序項目の周囲の状況に応じて異なる重みを符号化する（そして異なる出力を与える）ことができる。ということは、一度に一個の単語を解析するRNNシステムでも、「黒い犬（black dog）」は毛むくじゃらの脚、「アメリカンドッグ（corn dog）」はケチャップ、「幻日（sun dog）」は屈折のように、同じ「dog」から異なる連想ができる。さらに、RNNでは、以前の順序項目の情報を再帰的に呼び出すことができるため、ずっと以前に遡って任意の項目を思い出すようにシステムを設計することができる。たとえば、「トムは黒い犬を見た」「トムはアメリカンドッグを見た」「トムは幻日を見た」という順序項目を、それぞれ「優しく」「飢えて」「間接的に」と続けることができるようになる。
GPT-2 背景
しかし、多層型のFFNNとRNNは優れた解を出せる一方で、どちらも勾配消失問題に対して脆弱であることが判明した。勾配は有限精度の数値として符号化され、モデルの全ての層にわたって逆伝播する必要があるため、多数の層を重ねるとゼロに「消滅」、または無限大に「発散」する可能性がある。1995年-1997年にかけて、Sepp HochreiterとJürgen Schmidhuberが初めて提案した長・短期記憶ネットワーク（LSTM）は、「入力」「出力」「忘却」ゲートを持つ複数の個別の「セル」からなる新しいアーキテクチャを導入することによって、この問題を解決しようとした。2009年に、Alex Gravesチームが提出したLSTMに基づくモデルが、手書き文字認識のICDARコンペティションで優勝し、もう一つのモデルは最も正確なモデル、3番目のモデルは最も高速なモデルであった。
GPT-2 背景
RNNやLSTMが抱えるもう一つの問題は、以前の順序項目の文脈しか考慮できないことである。このため、「トムはバイクに乗って店に行き、キックスタンドを下ろしてエンジンを切った」のように、「バイク（自転車）」が「モーターバイク（オートバイ）」であるという必要な文脈が最後でしか明らかにならない文章を解析するときに問題を引き起こすことがある。このような問題を解決する一つが双方向LSTM（bidirectional LSTM）であり、双方向に同時に進行することで、「過去」と「未来」の両方の入力特徴にアクセスすることを可能にする。条件付き確率場（CRF）は、タグを使って入力と出力を直接結びつける。 上記のアプローチの組み合わせた、LSTM-CRFネットワークやBI-LSTM-CRFネットワークもある。その他に、RNNモデルの改良として、ニューラルチューリングマシン、適応計算時間（adaptive computation time）、ニューラルプログラマー（neural programmers）、アテンション機構などがあり、最後のものはGPT-2や関連技術の基礎をなしている。
2010年代初頭まで、ニューラル機械翻訳で最高の性能を発揮したのは、RNNやLSTMによる「エンコーダネットワーク」が原文をベクトルに符号化し、そのベクトルを同様のアーキテクチャの「デコーダネットワーク」が処理して翻訳出力を得るという「エンコーダ・デコーダ」モデルであった。2014年に、非常に複雑な「アテンション」機構が導入され、これらのモデルの性能は大幅に向上した。アテンション機構は、デコーダネットワークに、テキスト全体を単一ベクトルとして解析するのではなく、原文の特定の側面に適応的に「アテンション（注意）」を集中させる能力を与えた。
その後、2017年には、さらに一歩進んでアテンション機構を使用して、RNN/LSTMアーキテクチャを完全に置き換えた「トランスフォーマー（Transformer）」モデルが導入された。
エンコーダ・デコーダモデルの制約の一つに、より大きな文章を符号化して固定長のベクトルに圧縮することの難しさがあり、入力が大きくなるにつれて性能が低下することがよく見られた。2014年、Bahdanauらは、「整列と翻訳を共同で行う」ことができるエンコーダ・デコーダモデルの拡張を発表した。Bahdanauモデルのエンコーダ（各方向に1000個の隠れユニットを持つ双方向RNN）は、翻訳された原文の各単語に対して、その文の残り全てを検索して関連する情報の位置を探した。従来のように入力文全体を固定長でベクトル化してデコーダに入力するのではなく、それらの位置と以前に生成したターゲット語を関連付けた「文脈ベクトル」を生成した。そして、デコーダ（これも1000個の隠れユニットを持つ）は、この文脈ベクトルを使用して、どこに「注意」を向けるかを決定した。
「アテンション」機構の探究は、Luongらによる2015年の論文で継続された。Bahdanau論文に基づく「グローバル」アプローチと、原語の部分集合のみを一度に「考慮」する「ローカル」アプローチが試みられ、ローカルアプローチは、アーキテクチャ的にはより複雑だが、計算量が少なく、訓練が容易であった。1秒間に1,000個のターゲット語を翻訳できるように特別に設計された英語-ドイツ語翻訳モデルを完全に訓練するのに7-10日を要した。その精度は、2014年のACL Workshop on Machine Translation（WMT'14）における英語-ドイツ語文ペアのタスクに対するテストで、23.0 BLEUという結果を達成した。これは、以前の試みで達成した最高結果であるBuck et al. 2014によるフレーズベースの言語モデルよりも2.1 BLEU優れていた。
アテンション機構は、既存の畳み込み型ニューラルネットワークや回帰型ニューラルネットワークのアーキテクチャを改善するために使うことで性能向上に効果的であったが、すぐに、何も基礎を置かずにアテンション機構単独でも高性能なモデルを構築できることがわかった。
2017年6月、Google Brain、Google Research、およびトロント大学の研究者が発表した論文で、Transformerアーキテクチャが初めて紹介された。Transformerは、畳み込みや回帰を完全に捨て去り、アテンション機構のみに基づいたモデルの一種である。従来のRNNに基づくモデルと異なり、Transformerは、系列的に入力される各項目について順番に計算することなく処理できるため、大規模な並列化が可能であることを意味した。WMT'14フランス語-英語タスクでは、Transformerアーキテクチャを使用して特別に訓練したフランス語-英語翻訳モデルが、41.8 BLEUという新しい単一モデルのベンチマークを達成することができた。Transformerは、導入以来、多くの自然言語処理（NLP）アプリケーションで使用されている。
GPT-2 Generative Pre-trained Transformer
2018年6月11日、OpenAIは「Improving Language Understanding by Generative Pre-Training」（生成的事前学習による言語理解の向上）と題する論文を発表し、その中で「Generative Pre-trained Transformer（GPT）」と呼ぶNLPモデルを紹介した。この当時、最高性能を発揮するニューラルNLPモデルでは、主に手作業でラベル付けされた大量のデータを用いて、教師あり学習を採用していた。こうした教師あり学習への依存によって、ラベル付けが十分でないデータセットでの利用は制限を受け、さらに非常に大規模なモデルを訓練するには非常に高価かつ時間もかかっていた。スワヒリ語やハイチ・クレオール語などの多くの言語は、コーパス構築のためのテキストが不足しているため、このようなモデルを用いて翻訳や通訳することは困難であった。これに対して、GPTの「半教師付き」アプローチは、言語モデリングの目的に基づいて初期パラメータを設定する教師なし生成的「事前学習」段階と、これらのパラメータを標的タスクに適応させる教師あり識別的「微調整」段階の2段階に分けて行われた。
GPT-2 Generative Pre-trained Transformer
アテンション強化RNNを含む従来の技術とは異なり、Transformerアーキテクチャを用いたGPTには、より構造化された記憶が備わり、それによって「多様なタスクに対応できる頑健な転移性能」が実現された。
転移時には、トラバース形式の手法から派生したタスク固有の入力適応を利用し、構造化テキストの入力を単一の連続したトークン列として処理する。
教師なし事前学習は、さまざまなジャンルに属する7,000冊以上の未発表小説のデータセット「BooksCorpus」を用いて行われた。このデータセットが選ばれた理由の一つは、長距離の情報を処理するためのモデルの条件として、連続した長い文章が求められたことにある。利用可能な他のデータセットは、規模は大きくても、このような長範囲的な構造がない（文レベルで「入れ替え」られている）ことを理由に却下された。BooksCorpusのテキストをクリーニング（句読点や空白の標準化）するためにftfyライブラリが、トークン化ではspaCyが使われた。
GPT-2 Generative Pre-trained Transformer
GPTのアーキテクチャ自体は、12層のデコーダのみのTransformerで、それぞれ64次元の状態を持つ12個のマスク付き自己アテンション・ヘッド（合計768個）を使用した。単純な確率的勾配降下法ではなく、Adam最適化アルゴリズムが使用された。学習率は、最初の2,000回の更新では、0から最大2.5×10−4まで線形に増加し、コサインスケジュールによって0までアニリーングされた。
GPT-2 Generative Pre-trained Transformer
512個の連続したトークンからなるランダムにサンプリングした64個のミニバッチの訓練を100エポック行う。レイヤーノルムはモデル全体で広く用われているため、N(0,0.02)の単純な重みの初期化で十分であった。40,000個のバイト対符号化（BPE）語彙のマージと、正則化には残差、埋め込み、アテンションのドロップアウトを比率0.1で行った。また、Loshchilov et al. 2017で提案されたL2正則化の修正版を採用し、すべての非バイアスウェイトやゲインウェイトはw=0.01とした。
　(中略)
原著で提案された正弦波バージョンの代わりに学習された位置埋め込みを使用した。
　(中略)
特に指定がない限り、教師なし事前学習でのハイパーパラメータ設定を再利用する。分類器にはドロップアウトを比率0.1で追加する。ほとんどのタスクでは、学習速度6.25e-5、バッチサイズ32を使用する。このモデルは高速に微調整され、ほとんどの場合は3エポックの訓練で十分であった。学習率は線形減衰スケジュールを用い、ウォームアップは訓練の0.2%以上とした。λは0.5とした。
GPTは、微調整の段階で特定のタスクに適応させたが、事前学習の段階はそうしなかった。さまざまなタスクを実行するために、タスクに依存しない基礎となるモデルアーキテクチャに最小限の変更が加えられた。それにもかかわらず、GPTはいくつかの言語処理タスクにおいて過去のベンチマークを上回り、多くの多様なタスクにおいて、タスク指向のアーキテクチャを持つ識別的に訓練されたモデルより優れていた。
自然言語推論（テキスト含意推論（textual entailment）とも呼ばれる）タスクでは、モデルの評価は、さまざまなデータセットに含まれる文の対を解釈し、それらの関係を「含意」「矛盾」「中立」に分類する能力に基づいて行われる。たとえば、QNLI（Wikipediaの記事）やMultiNLI（速記、大衆小説、政府報告など）といった情報源に対して、GPTは従来の最高値からそれぞれ5.8%、1.5%優れていた。同様に、質問応答や常識推論に関連する2つのタスクでも、RACE（中学校と高校の筆記試験の問題と解答の組からなるデータセット）で5.7%、クローズ・テストで8.9%、従来のモデルをそれぞれ上回った。
もう一つの意味的類似性（または言い換え検出）のタスクでは、2つの文が互いに言い換えであるかどうかをモデルが予測できるかどうかを評価するもので、Quora Question Pairs（QQP）データセットで、GPTは従来の最高性能モデルよりも4.2%向上した。また、Corpus of Linguistic Acceptability（CoLA）を用いたテキスト分類タスクでは、従来の最高スコア35.0に対してGPTはスコア45.4を達成した。最後に、マルチタスクテストのGLUEで、GPTは総合スコア72.8（従来は68.9）を達成した。
GPT-2 GPT-2
GPT-2はGPTのスケールアップ版として作成され、パラメータ数とデータセットサイズをいずれも10倍にしている。双方とも教師なしのTransformerモデルで、一連のトークンの並びから次の単語を予測してテキストを生成するように訓練された。GPT-2モデルは15億のパラメータを持ち、800万のウェブページのデータセットで訓練が行われた。GPT-2は、テキストサンプル中の一連の単語を解釈し、最も可能性の高い次の単語を予測するという非常に単純な基準で強化され、追加される単語を予測し続けることで完全な文や段落を生成し、自然言語で完全に理解できる（そして意味論的に意味を持つ）文を生成する。特に、GPT-2は、ゼロショット設定でのタスクに対する性能で評価された。
GPT-2は新規に開発された WebText コーパスをデータセットとして利用している。
WebText コーパスは約800万のウェブページから抽出された高品質自然言語テキストコーパスである。
GPT-2 GPT-2
GPT-2はゼロショット推論可能な基盤モデルを意図して開発された。個別タスクを明示的に学習せずゼロショットで推論するには、学習用テキスト内に様々なタスクの具体例が（タスクラベル無しで）含まれている必要があると考えられる。一方で質の低いテキストはモデルの精度を落とすため、コモン・クロールのような無作為収集されたコーパスは利用できない。これらの問題を解決するためにGPT-2論文で開発されたコーパスが WebText コーパスである。
WebText は人間によるキュレーションを品質向上に利用している。まずRedditで3回以上賛成票を受けたリンク先ウェブページを一定品質のテキストとみなし、重複文章の除去・Wikipedia記事の削除・ヒューリスティックによるクリーニングを経て、最終的に約800万のウェブページから抽出された約40GBの自然言語テキストをWebTextとしている。
GPT-2のモデルアーキテクチャはGPT-1のマイナーチェンジ版である。アーキテクチャ上の変更点は以下の通り：
アーキテクチャはほぼ同一であるが、GPT-2はGPT-1より大きなモデルとなっている。モデル上の変更点は以下の通り：
モデルと同じく学習もスケールされており、バッチサイズは512に変更されている。
GPT-2 GPT-2
GPT-2の訓練費用は1時間あたり256ドルであることが知られているが、訓練に要した総時間は不明なため、訓練費用の総額を正確に見積もることはできない。しかし、Transformerアーキテクチャを用いた同等の大規模言語モデルでの費用はより詳細に記述されており、BERTとXLNetの訓練過程では、それぞれ6,912ドルと245,000ドルの資源を消費した。
GPT-2は、そのデータセットとアプローチの広さによって、単純なテキスト生成にとどまらない幅広いタスクに対応できるようになった。質問に答えたり、長文を要約したり、さまざまな特定領域で言語間の翻訳をしたり、一連の単語の次の予測方法以上のことは何も指示されずに実行できる。
一般化学習の一例は、フランス語-英語間の機械翻訳をするGPT-2の能力であり、そのために、WMT-14の翻訳タスクを使用してGPT-2の性能が評価された。GPT-2の訓練用コーパスには、フランス語のテキストはほとんど含まれていなかった。訓練前にデータセットのクリーニングで英語以外のテキストを意図的に削除したため、得られた40,000 MBのうちモデルが訓練に使用できたフランス語は10 MBにすぎなかった（ほとんどは英語の投稿や記事に含まれた外国語の引用）。それでもGPT-2は、WMT-14の英語-フランス語間テストセットで5 BLEUを達成した（単語単位での置換による翻訳をわずかに下回るスコア）。また、フランス語から英語へのテストセットでGPT-2は、当時（2017年）の教師なし機械翻訳ベースラインを上回って、11.5 BLEUを達成した。これは、33.5 BLEUを達成した当時（2019年）最も高性能な教師なし手法を下回るものだった。しかし、他のモデルは、この結果を達成するために大量のフランス語テキストを使用しており、一方のGPT-2は、同等の手法の約1/500のサイズの単一言語フランス語コーパスを使用したと推定された。
GPT-2 公開
GPT-2は、2019年2月14日に初めて発表された。2019年2月のThe Vergeに掲載されたJames Vincentによる記事では、『（このプログラムが）作り出す文章は、通常、人間ではないと容易に判別できる』ものの、言語生成プログラムの『これまでで、もっともわくわくする例の一つ』であることに変わりはないと述べている。
偽の見出しを付けると、あとは偽の引用や統計を交えた残りを書いてくれる。短編小説の最初の行を入力すると、登場人物に次に何が起こるか教えてくれる。適切なプロンプト（命令）を入力すれば、ファン・フィクションだって書ける。
ガーディアン紙はこの出力を『もっともらしい新聞の散文』と表現し、VoxのKelsey Piperは『私がこれまで見た中で最もクールなAIシステムの一つは、私を失業に追い込むものかもしれない』と述べている。GPT-2の柔軟性は、The Vergeによれば『印象的』と評され、具体的には、言語間でのテキスト翻訳、長文の記事の要約、雑学的な質問へ回答などの能力が注目された。
修正チューリングテストを用いたアムステルダム大学の研究では、少なくともいくつかのシナリオで、参加者はGPT-2が生成した詩と人間が書いた詩を見分けられないことが分かった。
GPT-2 公開
これまでOpenAIのモデルはすぐに一般公開されていたが、2019年2月の発表では、悪用される危険性があるとして、GPT-2のソースコードの公開を当初拒否していた。発表時には、一部の報道関係者にのみ、モデルへの制限付きアクセス（ソースコード自体ではなく、入力でき、出力を提供するインターフェース）が許可された。よく言われるのは、生成されたテキストは通常まったく新しいものなので、スパマーが自動フィルターを回避するために悪用する可能性があるという正当化の理由である。OpenAIは、GPT-2を微調整して『肯定的または否定的な製品レビューを永遠に生成する』バージョンを実演した。もう一つの問題は、GPT-2を使用すると、わいせつあるいは人種差別的なテキストが生成される可能性があることである。ジェレミー・ハワードなどの研究者は、『この技術は、Twitterや電子メール、そしてウェブを、合理的な響きを持って文脈に沿った散文で完全に埋め尽し、他のすべての発言をかき消すようなものであり、フィルタリングは不可能になる』と警告した。アレン人工知能研究所は、GPT-2に呼応して「ニューラルフェイクニュース」を検出するツールを発表した。
GPT-2 公開
しかし、意見は分かれた。2019年2月のThe Vergeの記事は、GPT-2がもたらす脅威は誇張されていると論じ、カリフォルニア工科大学の教授でNvidiaの機械学習研究ディレクターであるAnima Anandkumarは、OpenAIが言うような脅威をもたらす能力がGPT-2にあるという証拠はなく、彼らがしたことは『オープンとは正反対』だと述べ、完全モデルの公開を拒否したことを「悪意のあるたわごと」とみなした。The Gradient紙は、OpenAIに対してモデルの公開を促す公開書簡を発表し、テキスト生成AIがもたらす脅威を印刷機のそれと比較し、『混乱をもたらす可能性があったにものの、（幸いにも）現代社会を破壊しなかった技術』としてPhotoshopを例に挙げた。
30年後、Photoshopは高校生が使えるほど簡単で、動詞として広く使われているにもかかわらず、社会は比較的無事ですんでいる。なぜか？それは、誰もがPhotoshopを知っているからこそである。
GPT-2 公開
OpenAIは、完全な学習済みモデルや、訓練用コーパスを公開しなかったが、過去の出版物におけるその手法の説明（および基礎となる技術の無償での入手性）により、GPT-2は自由ソフトウェアとして他者が複製することが可能であった。そのような複製の一つ、OpenGPT-2は、OpenWebTextと呼ばれる自由ライセンス版のWebTextと組み合わせて2019年8月に公開された。OpenGPT-2のクラウドコンピューティング費用は約50,000ドルと提示された。
2019年8月20日、OpenAIは、7億7,400万のパラメータ（15億パラメータの完全モデルの約半分の規模）を持つGPT-2の縮小版を公開した。
しかし、GPT-2が広範な悪用につながるのではないかという当初の懸念は、現実のものとならなかった。The Vergeは、『AI技術がある種の「情報世紀末（infopocalypse）」をもたらすという主張には懐疑的な理由がある。まず第一に、わずかなコストでもっともらしい文章を大量に生成できるプログラム、すなわち人間が既に存在している。』 と述べている。2019年11月までに、OpenAIは『これまでのところ悪用された強い証拠は見られない』と述べ、2019年11月5日に15億のパラメータを持つ完全版を公開した。
GPT-2 限界
GPT-2の自然言語テキストの生成能力は、おおむね高く評価されているが、特に段落数が2段を超える長いテキストを生成する場合には、その欠点も指摘されている。Voxは『散文はかなり大まかで、ときおり非合理的なこともあり、記事が長くなればなるほど一貫性が失われる』と述べている。The Vergeも同様に、GPT-2の文章は長いサンプルになると『話題がそれる』傾向があり、首尾一貫性に欠けると指摘した。The Registerは、『それを読んだ人間は、しばらくすると、何かが起きていることに気づくはずだ』と評し、『GPT-2は、情報を抽出し取りだすためにアルゴリズムに依存する他のシステムと同様、質問には答えていない』と述べている。
GPT-2を導入するには多くの資源が必要で、完全版モデルの大きさは5ギガバイトを超えるため、アプリケーションにローカルに組み込むことが難しく、また大量のメモリー（RAM）を消費する。また、1回の予測を行うと『CPUを100%の使用率で数分間占有することがある』ほか、GPU処理でも『1回の予測に数秒かかることがある』。これらの問題を軽減するために、Hugging Faceは、知識蒸留を使用して、『いくつかの品質ベンチマークで数ポイント低い』ものの、『33%小さく、2倍速い』という小型モデルを作成するDistilGPT2を開発した。
GPT-2 実装とその後の研究
ジャーナリストによって報じられたGPT-2の応用として、ニュース記事などの文章を人間が書くことを補助するなどが挙げられている。GPT-2は、製品版の公開以前から、さまざまなアプリケーションやサービス、それにエンターテインメントに利用されていた。2019年6月にはRedditサイト内に、r/SubSimulatorGPT2というコミュニティ（サブレディット）が作られ、さまざまなサブレディットで訓練したGPT-2の実例（インスタンス）が投稿し、互いのコメントに返信することで『r/Bitcoinが擬人化したAIと、r/ShittyFoodPornの機械学習に由来する霊が議論する』状況が作られた。同年7月までに、GPT-2に基づいて、さまざまなプログラミング言語のコード行を自動補完するソフトウェアが公開され、ユーザーから「ゲームチェンジャー（トレンドを変えるできごと）」と評された。
GPT-2 実装とその後の研究
2019年には、GPT-2を利用し、ユーザーの入力に基づいて動的なテキストアドベンチャーを提供するAI Dungeonが発表された。2021年現在、AI Dungeonは、オプションの有料アップグレードとしてGPT-3の最大リリースAPIへのアクセスを提供し、無料版ではGPT-3の2番目に大きなリリースを使用した。AI Dungeonを中心に設立されたLatitudeは、2021年に開業資金330万ドルを調達した。いくつかのウェブサイトでは、GPT-2やその他のTransformerモデルのさまざまなインスタンスの対話的なデモンストレーションを公開している。
2021年2月、問題を抱えたティーンエージャー向けの危機管理センターが、カウンセラーが十代の模擬患者と会話をしてトレーニングするために、GPT-2由来のチャットボットの使用を始めると発表した（この使用は純粋に内部目的であり、GPT-2はティーンエージャー自身と交信しなかった）。
金庾信墓
金庾信墓（きんゆしんぼ、ハングル: 김유신묘〈キムユシンミョ〉）は、韓国、慶尚北道慶州市仙桃洞にある玉女峯（ハングル: 옥녀봉〈オクニョボン〉）の東丘陵の中腹に位置する統一新羅の古墳であり、新羅の将軍で宰相であった金庾信の墓と伝えられる。1963年、金庾信墓は大韓民国指定史跡第21号に指定され、2011年7月28日より慶州金庾信墓（ハングル: 경주 김유신묘）に指定名称が変更された。
金庾信墓 概要
玉女峯の東峰となる松花山（ハングル: 송화산〈ソンファサン〉）のの尾根上斜面に造営された墓は、新羅の陵のなかでもとりわけ広い敷地面積を占めている。墓は南方を向いた円形の封土墳で、直径15.8メートル、高さ5.32メートルである。円形墳の基辺外囲には1.2メートルの護石（ハングル: 호석〈腰石〉）が備えられ、十二支神像が彫刻される。その護石の間には1つずつ束石を据える。円墳の外周は石製欄干（玉垣）で囲まれ、38本の縦柱と上下2本の貫があるが、大半は新たな石材により修復されている。
金庾信墓 十二支神像
円墳の周囲に巡らされた護石の十二支神像（獣首人身像）の浮き彫りは、8世紀後半に作られたものとされ、統一新羅時代に編成された独特な墳墓装飾として保存状態が良く、優れたものと評価される。獣首人身十二支像は、隋の7世紀初頭（大業年間、605-618年）の副葬品より認められる。また唐の中期（8世紀中頃）以降に盛んになる仏教的な十二支像に対し、新羅の王陵を装飾する立像は神将像（十二神将）に類似する要素が見られ、これらは新羅王権の護国思想と習合したものと捉えられる。北の子（ネズミ）神に始まる十二支神像は平服の姿で、刀剣・槍・二叉・槌・鉢・宝珠などを手に持つ。
さらに円墳の周辺からは、蝋石（ろうせき）に彫られた武装姿の卯（ウサギ）・午（ウマ）・亥（イノシシ）の十二支神将像が発掘されている。
金庾信墓 歴史
金庾信（真平王17年〈595年〉-文武王13年〈673年〉）は、7世紀、三国統一に貢献したことで名高い新羅の武将である。百済、高句麗を倒し、文武王8年（668年）より最高官位の「太大角干」となる。そして文武王13年（673年）に死去した後、835年、興徳王（在位826-836年）の時代に「興武大王」と追尊された。
今日、墳墓前面の左・右に「新羅太大角干金庾信墓」ならびに「開国公純忠壮烈興武王陵」と刻まれた碑石があり、参道の入口には「興武門」が備えられる。また、金角干墓（角干墓）とも称されたほか、一般に、金庾信将軍（興武大王）墓などと標記される。しかしこの陵墓は、実際には金庾信の墓でないとする説も提起されている。
明車鉉
明 車鉉（ミョン・チャヒョン、韓国語: 명차현、ラテン文字転写: Myong Cha-hyon、1990年3月20日 - ）は、北朝鮮のサッカー選手。ポジションはMF。同国代表。
明車鉉 概要
2009年夏、ソベクスの他の2人の選手、安日范、李光一と共にセルビアに渡り、FKラドニチュキ1923と1年間の契約を結び、セルビア3部リーグの1つ、スルプスカ・リーグ・ザパドに参加をした。
2010年から北朝鮮代表に招集されている。2016年9月までに公式戦3試合出場2得点の他、2016年に非公式戦1試合に出場している。
それ以前にも、2007 FIFA U-17ワールドカップに出場したU-17北朝鮮代表の一員として、4試合に出場している。その後には、U-19サッカー北朝鮮代表としてAFC U-19選手権2008に出場。
アンヘル・デラ・ヴァッレ
アンヘル・デラ・ヴァッレ（Ángel Della Valle、1852年10月10日 - 1903年7月16日）は、アルゼンチンの写実主義のスタイルの画家。アルゼンチンの政治の安定とともに西欧化を進めた「1880年世代(Generación del '80)」 の芸術家の一人である。
アンヘル・デラ・ヴァッレ 略歴
ブエノスアイレスでイタリアからの移民の家族に生まれた。父親はアルゼンチンで大きな建築の仕事に関わった監督者で、アンヘル・デラ・ヴァッレはブエノスアイレスの名門学校（Colegio San José）で学ぶことができた。早くから芸術の才能を示し、1871年に父親が亡くなったが、翌年イタリアに留学し、フィレンツェでアントニオ・チゼリに学んだ。
1883年にアルゼンチンに戻り、実家にスタジオを開き、アウグスト・バレリーニ(Augusto Ballerini:1857-1902)、エドゥアルド・シボリ(1847-1918)、エルネスト・デ・ラ・カルコヴァ(1866-1927)、レイナルド・ジュディチ(1853-1921)といった画家や彫刻家のルシオ・コレア・モラレス(Lucio Correa Morales: 1852-1923)とフランシスコ・カフェラタ(Francisco Cafferata: 1861-1890)と美術家グループを結成し、1893年からアルゼンチンで初めて定期的なグループ展を開く美術家グループとなった。
アンヘル・デラ・ヴァッレ 略歴
初め、肖像画を専門にし、幼なじみで著名な眼科医になったPedro Lagleyzeや、その患者になったフリオ・アルヘンティーノ・ロカ大統領の肖像画なども描いた。その後、アルゼンチンの田園で働く人々を描いた。代表作にはスペイン人に抵抗したマプチェ族の戦士を描いた1892年の作品「マロンの帰還」があり、1893年のシカゴ万国博覧会のアルゼンチン館で展示された。
1876年設立のブエノスアイレスの美術教育機関、「美術振興協会(Sociedad de Estímulo de Bellas Artes)」で18年間教えた。1903年に若い芸術家を教えている時に、急死した。
岐阜市の地名
岐阜市の地名（ぎふしのちめい）では、同市内に存在する町名・字名を一覧にして記す。括弧内は大字の場合は旧自治体名、数字の場合は成立年もしくは廃止年、町名の場合は旧町名である。
岐阜市の地名 岐阜市発足時
1889年（明治22年）7月1日 - 厚見郡岐阜町（本町、中竹屋町、東材木町、西材木町、上大久和町、上今町、下今町、北今町、中今町、上新町、中新町、下新町、大和町、相生町、米屋町、魚屋町、下大久和町、布屋町、釜石町、扇町、木造町、万力町、上竹屋町、笹土居町、榊町、七曲町、松屋町、若松町、甚衛町、愛宕町、錠鍛屋町、加茂町、珠城町、末広町、久屋町、中大久和町、堀江町、加和屋町、間之町、矢島町、白木町、靭屋町、栄町、上門町、常盤町、蜂屋町、大工町、桜町、車之町、山下達目洞、伊奈波境内）、富茂登村、稲束村、小熊村、今泉村、上加納村北部（字町邸、字金園、字西屋敷、字高厳、字柳ケ瀬、字神室（金神社裏作道以東）、字長住（東海道本線以北）が合併し市制施行し成立。発足時の地名を以下に示す。なお、発足時の町名は1909年（明治42年）の町名変更で廃止されている。
岐阜市の地名 1903年
上加納村の残部（字室津、清田、玉姓、松鴻、田生越、祈年、一松道、五坪、鶴田、田神、八頭、瑞龍前、金勝森、上加納）を編入。後の町名変更で廃止されている。
岐阜市の地名 1930年～1939年
1931年に本荘村・日野村を、1932年に長良村を、1934年に島村を、1935年に三里村・鷺山村を編入。町名は、旧・長良村は大字に「長良」を冠して付けられ、他の村は大字などがそのまま町名となったが、その後の町名変更で多くが消滅している。また、岐阜市の中心部で町名変更が行われた。
岐阜市の地名 1940年～1949年
1940年に加納町・則武村・南長森村・北長森村・木田村・常磐村を編入。1949年に岩野田村を編入。町名は、旧・加納町は大字に「加納」を冠して付けられ、他の村は大字などがそのまま町名となったが、その後の町名変更で多くが消滅している。また、1942年から1944年、1947年に岐阜市の中心部及び編入された地域で町名変更が行われた。
岐阜市の地名 1950年～1959年
1950年に黒野村・方県村・茜部村・鶉村・市橋村・七郷村・西郷村・岩村・鏡島村・厚見村を、1955年に鏡島村・厚見村1958年に日置江村・芥見村、1959年に合渡村を編入。村名または大字などが町名となったが、その後町名変更で多くが消滅している（郊外の一部を除く）。また、岐阜市の中心部及び編入された地域で町名変更が行われた。
岐阜市の地名 1960年～1969年
1961年に三輪村を、1963年に網代村を編入。1969年に本巣郡本巣町大字外山と境界変更（伊洞地区を編入）。三輪村の一部（岩・北野）は大字に「山県」を冠して付けられ、他は大字などがそのまま町名となったが、その後町名変更で多くが消滅している（郊外の一部を除く）。また、岐阜市の中心部及び編入された地域で町名変更が行われた。
岐阜市の地名 1970年～1979年
1974年に羽島郡笠松町桜町、羽衣町の一部と境界変更。岐阜市の中心部及び編入された地域で町名変更が行われた。
岐阜市の地名 1980年～1999年
1989年に本巣郡北方町と、1998年に武儀郡武芸川町と、1999年に山県郡高富町と境界変更。各地域で町名変更が行われた。
岐阜市の地名 2000年～
2002年に関市と境界変更。2006年に羽島郡柳津町を編入。旧・柳津町の地名に「柳津町」を冠して付けられた。また、各地域で町名変更・住居表示が行われた。
マクラウケニア科
マクラウケニア科（マクラウケニアか、学名：Macraucheniidae）とは、南アメリカから中央アメリカにかけて生息していた、絶滅した蹄を持った草食動物のこと。
マクラウケニア科 進化史
進化傾向は外鼻孔の後退と、それによる鼻が長くなることで、嗅覚が発達していたと考えられている。非常に発達した種では頭頂部にまでも外鼻孔がある。
鮮新世の南北アメリカ合体により、衰退したが、更新世には北アメリカにも分布し、南北アメリカ合体後も北アメリカからの移住者らと競合しながらも生きていけるような適応形態だったと考えられる。
マクラウケニア科 形態
大きさは中型のウマからラクダほどの大きさのもので、四肢と頸椎が長く、背中がまっすぐで、外見的にはラクダ科に類似している。また、進化した種ほど外鼻孔が後退しており、バクのような機能形態を持っていたと考えられる。代表種のマクラウケニアは外鼻孔が背側によっており、バクのものに近い吻を持っていたとされていたが、後年の研究では鼻の形態はむしろヘラジカに似ていたという推測もある。
臼歯は隙間なく高歯冠だが、真獣類の基本の歯の数、3，1，4，3を残している。蹄は3本で、奇蹄目に類似している。
マクラウケニア科 分布
暁新世に、南アメリカ大陸で出現し、少し繁栄し、後の鮮新世の南北アメリカの合体により、北アメリカにまで分布したが、他の有蹄類と競合し、更新世には絶滅した。
ヘファエスチン
ヘファエスチンもしくはヘファスチン（英: hephaestin、HEPH）は、ヒトではHEPH遺伝子にコードされるタンパク質である。
ヘファエスチン 機能
ヘファエスチンは鉄、そしておそらく銅の代謝と恒常性に関与している。ヘファエスチンは銅依存性膜貫通型フェロキシダーゼであり、腸細胞から血液循環への鉄輸送を担う。ヘファエスチンは腸絨毛の細胞では側底膜に局在しているが、腸陰窩の細胞ではほとんど検出されない。ヘファエスチンは鉄(II)イオン（Fe2+）を鉄(III)イオン（Fe3+）に変換し、側底膜に位置する鉄トランスポーターであるフェロポーチンとおそらく協働して鉄排出を媒介している。ヘファエスチンは結腸、脾臓、腎臓、乳房、胎盤、骨梁の細胞でも検出されるが、これらの組織における役割は確立されていない。ヘファエスチンは、銅の解毒と貯蔵に関与する血清デヒドロゲナーゼタンパク質であるセルロプラスミンとの相同性がみられる。
ヘファエスチンは1158アミノ酸からなる前駆体から形成される1135アミノ酸のタンパク質で、130.4 kDaである。単量体当たり、6個の銅イオンを結合することが予測されている。
ヘファエスチン 発見
ヘファエスチンは1999年にカリフォルニア大学バークレー校のChristopher D. Vulpeらによって初めて同定された。この新たに見つかったタンパク質は、ギリシア神話の鍛冶の神であるヘーパイストス（Hephaestus）から命名された。
ヘファエスチンに関する知見の多くは、マウスの鉄代謝の遺伝的変異に関する研究から得られたものである。ヘファエスチンはsla（sex-linked anemia）マウスの研究から同定された。このマウスは粘膜からの鉄分の取り込みは正常であるものの、腸細胞から血液循環への輸送に欠陥がみられる。slaマウスではHeph遺伝子の部分的欠失により、194アミノ酸分切り詰められたタンパク質の発現が引き起こされる。この切り詰められたヘファエスチンタンパク質は、検出と定量が可能な最低限度のフェロキシダーゼ活性を維持していることが研究から示唆されている。このことから、sla表現型でみられる鉄排出の低下には代替的因子が寄与している可能性が生じている。
ヘファエスチン 発見
タンパク質の切り詰めに加え、鉄欠乏sla表現型はヘファエスチンの細胞内局在の変化によって説明される可能性もある。野生型のヘファエスチンは核周囲と側底膜に局在している。対照的に、sla型ヘファエスチン核周囲にのみ局在し、側底膜にはほとんど検出されない。ヘファエスチンの機能が側底膜を介した鉄の排出であることを考えると、この局在の変化はslaマウスでみられる腸での鉄の蓄積と全身的な鉄欠乏の説明となる可能性がある。
推定膜貫通ドメインを欠いたヒトヘファエスチンは、2005年にブリティッシュコロンビア大学のTanya Griffithsらによって初めて組換え発現が行われた。この組換えヒトヘファエスチン（rhHp）は銅を結合していることが誘導結合プラズマ質量分析を用いて明らかにされ、セルロプラスミンなど他の青色マルチ銅オキシダーゼと同じく約610 nmに最大吸光を示した。硫酸アンモニウム鉄(II)を基質として用いた活性測定によって、rhHpのFe(II)に対するフェロキシダーゼ活性のKMは2.1 μMであることが示された。
ヘファエスチン 構造
ヘファエスチンは、哺乳類のセルロプラスミン、酵母のFet3やFet5、細菌のアスコルビン酸オキシダーゼなどともに、銅オキシダーゼファミリーを構成する。ヘファエスチンと血清タンパク質セルロプラスミンのアミノ酸配列は50%同一であるが、ヘファエスチンのC末端には膜貫通ドメインと短い細胞質テールをコードする86アミノ酸からなる配列が含まれている。セルロプラスミンの構造や反応速度論は広く研究が行われているが、ヘファエスチンに関する研究はまだ同じレベルには達していない。セルロプラスミンに関する結晶学的データを用いてヘファエスチン構造の比較モデルが作製されており、こうした研究からヘファエスチンの酵素機能に重要な構造的特徴の多くがセルロプラスミンとの間で保存されていることが示唆されている。特に、ジスルフィド結合の形成に関与するシステイン残基、銅の結合に関与するヒスチジン残基、基質である鉄の結合に関与する残基は共通である。
ヘファエスチン 調節
ヘファエスチンの発現調節や、鉄の代謝や恒常性といったより大局的観点におけるヘファエスチンの役割に関しては、活発な研究が続いている領域である。一部の研究では、鉄分の摂取や貯蔵が十分な場合にはDMT1、フェロポーチン（IREG1）、ヘファエスチンのダウンレギュレーションが引き起こされ、腸細胞から血液循環への鉄の吸収が最小化される、という腸における鉄輸送の局所的・全身的制御機構が示唆されている。逆に、鉄分の摂取や貯蔵が少ない場合にはこれらがアップレギュレーションされ、腸細胞における鉄分の摂取と血液循環への輸送能力が高まる。
ヘファエスチン 生物学や疾患との関係
ヘファエスチンとヒトの疾患との関係はまだ示されていない。一方マウスモデルでは、ヘファエスチンの腸特異的ノックアウトと全身でのノックアウトはどちらも同様に十二指腸の腸細胞で重度な鉄蓄積を引き起こす一方、小球性・低色素性貧血が生じることから全身的には鉄欠乏が引き起こされていることが示されている。両系統で表現型が共通していることは、全身的な鉄恒常性の維持に腸のヘファエスチンが重要な役割を果たしていることを示唆している。しかしながら、どちらの系統も生存可能であるため、ヘファエスチンは生存に必要不可欠ではなく、生存を維持する他の補償機構が存在している可能性が高い。
腸から血液循環の鉄輸送に加えて、フェロキシダーゼは網膜細胞からの鉄排出の促進にも重要な役割を果たしているようである。ヘファエスチンやセルロプラスミンそれぞれ単独の欠損では網膜への鉄蓄積は生じないようであるが、両者を共に欠損した場合には加齢に伴う網膜色素上皮の肥厚や網膜への鉄の蓄積といった、黄斑変性と一致する特徴が引き起こされることがマウスモデルでの研究から示唆されている。ヘファエスチンはマウスやヒトの網膜色素上皮細胞、ラットのミュラー細胞株であるrMC-1細胞でも検出されており、ミュラー細胞では内境界膜に隣接した終足（endfoot）で最も高い発現がみられる。
浄光寺 (越谷市)
浄光寺（じょうこうじ）は、埼玉県越谷市にある真言宗豊山派の寺院。
浄光寺 (越谷市) 歴史
創建年代は不明である。ただ江戸時代後期の地誌『新編武蔵風土記稿』に掲載されていることから、その頃までには既に存在していたものと推測される。
1902年（明治35年）に「越谷古梅園」が開園された。これにより文人墨客も集まり、俳人の高浜虚子は「寒けれど あの一むれも 梅見客」の句を詠んでいる。現在は古梅園は現存しない。その代わりに越谷市により越谷梅林公園が整備されている。
1997年（平成9年）、本堂等が新築された。その際に、宮内庁埼玉鴨場の近くにあった境外仏堂の「薬師堂」を境内に移している。この薬師堂は当寺よりもはるかに古く、806年（大同元年）に創建されたと伝えられている。
三明院 (越谷市)
三明院（さんみょういん）は、埼玉県越谷市にある本山修験宗の寺院。
三明院 (越谷市) 歴史
1860年（安政7年）、秀貞によって開山された。秀貞は修験道本山派より「金襴地結袈裟免許状」「黄色衣着用免許状」が与えられた僧侶である。
しかし明治初期の神仏分離により、天台宗に属することになり当院も窮地に陥った。第2世住職の秀定の努力によって、何とかこの危機を乗り切った。堂宇もこのときに建てられたものである。戦後は天台宗から分離し、本山修験宗に属することになった。
光明院 (越谷市)
光明院（こうみょういん）は、埼玉県越谷市にある真言宗豊山派の寺院。
光明院 (越谷市) 歴史
創建年代は不明である。当初は草庵であったが、1556年（弘治2年）に栄善によって寺院として再興された。
現在の本堂は江戸時代中期に建てられた。1968年（昭和43年）に屋根を銅板に葺き替えている。平成期にも山門など各種建物を整備している。
地蔵院 (越谷市)
地蔵院（じぞういん）は、埼玉県越谷市にある真言宗豊山派の寺院。
地蔵院 (越谷市) 歴史
創建年代は不明である。当初は地蔵堂であったが、1725年（享保10年）寂の宥敞によって寺院化された。
その後に寺運衰微し、昭和初期に至るまで半ば廃寺化した。その際に寺の記録も失っている。1943年（昭和18年）に昌業によって中興された。現在の本堂は1963年（昭和38年）に新築されたものである。
当院には、ペット専用墓「愛寧」がある。そこに置かれている地蔵は、当院公式サイトにあるゆるキャラ風の地蔵になっている。
レースを編む老女
『レースを編む老女』（レースをあむろうじょ、蘭: De oude kantwerkster、英: The Old Lacemaker）は、オランダ黄金時代の画家ニコラース・マースが1655年ごろ、キャンバス上に油彩で制作した絵画である。マースは1650年前後にレンブラントに学んだが、1653年暮れまでには故郷のドルドレヒトに帰郷し、画家として安定した収入を得るようになった。本作は、そのころに描かれたものである。1994年、作品はハーグのマウリッツハイス美術館に収蔵された。
レースを編む老女 背景
マースは最初、レンブラントの影響で聖書の場面を主に描いていたが、1654年ごろから1650年代末までは、人物を1人または2人配した家庭の情景を集中して描いた。この時期の作品の主題は、毛糸を紡いだり、レースを編む婦人、リンゴの皮を剥く少女や盗み聞きする召使などである。また、この時期には肖像画も描き始め、当時は肖像画家として大きな成功を収めたものの、今日では風俗画の評価が高い。小さなサイズに身近で親密な情景を描いたこの分野にこそ、マースの独創性が発揮されたからである。マースの風俗画は、ピーテル・デ・ホーホ、フェルメールなどの画家が発想の手がかりを得る重要な拠り所となった。
レースを編む老女 作品
この小品が描かれた1655年ごろは、マースが特に美しい風俗画を描いた時期に当たる。画面に描かれた婦人はボビンレースを編んでいる。ボビンは2個を1組にして用いる。交差させ捩じり、また交差させる動作を繰り返して、糸を紡いでいくのである。婦人の脇に置かれたテーブルには、陶製の壺と水差し、火をおこすための焚きつけと、細い枝の束の静物が見事に描かれている。テーブルの上には篩 (ふるい) が下げられ、婦人の右手には卵の入った籠が見える。画家特有の赤と茶の落ち着いた色調に白と黒のアクセントが加わり、醸し出される寛いだ雰囲気をほのかな明かりがそっと引き立てる。
マースが手芸に打ち込む老女を描くのを好んだことは間違いない。画家は、老境に入っても務めに励む婦人たちの姿に威厳を与えている。17世紀には、手芸は女性の徳とされ、家庭での勤勉さの象徴であった。本作に描かれているような婦人は美徳の鏡とされたのである。なお、本作の婦人が使っているレース台は、マースのすべてのレースを編む女性の絵画に登場するものと同じである。
レースを編む老女 過去の記述
本作は、1914年、研究者ホフステーデ・デ・フロートにより以下のように記述された。
71番。レースを編む老女。ジョン・スミス (美術史家)、補遺7番。鑑賞者の方を向いている、眼鏡をかけた老女が座って、レースを編んでいる。彼女は深紅の袖のある黒い上着を着ている。その頭上には、卵の入った籠が下がっている。横の棚には、いくつかの食器がある。傑作であるが、経年により少々黒ずんでいる (ジョン・スミス)。
板絵、縦15と1/2インチ、横13と1/2インチ。
売却歴。1836年、ロンドン (£69 : 6s.)。
1836年、クリスティーズの競売での目録番号は60で、購入者はコレムナ (Colemna) であった。
1994年、ふたたび絵画市場に登場し、マウリッツハイス美術館は、「VSB Fonds Den Haag」、「レンブラント協会」、「マウリッツハイス友の会 (Vrienden van het Mauritshuis)」の援助で作品を購入することができた。
報土院 (越谷市)
報土院（ほうどいん）は、埼玉県越谷市にある浄土宗の寺院。
報土院 (越谷市) 歴史
創建年代は不明である。1582年（天正10年）寂の聞秀善教が開山したとも、中興したともいわれている。
元禄年間（1688年 - 1704年）の火災で詳細な記録を失っている。同市越ヶ谷の天嶽寺の寄宿舎のような施設であったといわれている。他にも本堂が所属宗派の浄土宗の形式ではなく、なぜか真言宗の形式になっている。
これまで無住（住職不在）だったり、他寺との兼任であることが多かったが、1922年（大正11年）以降に、ようやく専任の住職が赴任するようになった。
観音寺 (越谷市大成町)
観音寺（かんのんじ）は、埼玉県越谷市にある真言宗豊山派の寺院。
観音寺 (越谷市大成町) 歴史
創建年代は不明である。ただ本寺は同市相模町の大聖寺であり、山号の「真大山」は大聖寺から頂いたものという。
当寺の本尊は十一面観音である。慈覚大師円仁の作と伝えられており、武蔵国三十三ヶ所霊場第29番札所となっている。通常は秘仏であり、12年に一度午年に開帳される。
一乗院 (越谷市)
一乗院（いちじょういん）は、埼玉県越谷市にある真言宗智山派の寺院。
一乗院 (越谷市) 歴史
1224年（元仁2年）、北条政子の開基である。政子は自分の念持仏を奉納した。これが当院の本尊となっている阿弥陀如来である。その後、1417年（応永24年）に増景が中興している。
旧本堂には、徳川家康が神奈川宿に建てた神奈川御殿の建具が使われていた。平成期の新本堂新築後は本堂の脇の部屋に安置されている。
久伊豆神社 (越谷市蒲生)
久伊豆神社（ひさいずじんじゃ）は、埼玉県越谷市の神社。
久伊豆神社 (越谷市蒲生) 歴史
創建年代は不明である。江戸時代後期の地誌『新編武蔵風土記稿』には応永年間（1394年 - 1428年）の創建としている。一方、旧別当寺だった光明院の記録には、1707年（宝永4年）の時点で創建から約320年としており、応永よりも古い南北朝時代末期としている。また明治期の神社明細帳によれば、1554年（天文23年）創建としている。
1871年（明治4年）、近代社格制度に基づく「村社」に列せられ、1915年（大正4年）の神社合祀により、周辺の7社が合祀された。
久伊豆神社 (越谷市野島)
久伊豆神社（ひさいずじんじゃ）は、埼玉県越谷市の神社。
久伊豆神社 (越谷市野島) 歴史
1577年（天正5年）に創建された。武井日向守によって持ち込まれて祀られたという。同市砂原の砂原久伊豆神社は当社から分社したものという。当社に残された棟札からは、当社神職として「武井」「竹井」の名が残されており、武井日向守の末裔が神事を務めていたものと推測される。
1873年（明治6年）、近代社格制度に基づく「村社」に列せられ、1907年（明治40年）の神社合祀により、「熊野社」が合祀された。熊野社の跡地には野島自治会館が建てられている。
久伊豆神社 (越谷市砂原)
久伊豆神社（ひさいずじんじゃ）は、埼玉県越谷市の神社。
久伊豆神社 (越谷市砂原) 歴史
1573年（天正元年）に創建された。ところが江戸時代後期の地誌『新編武蔵風土記稿』には、当社は載せられておらず、同市小曽川所在の小曽川久伊豆神社が砂原村の鎮守と記載されている。ただ別当寺の「聖動院」は記載されていることから、おそらく風土記稿の編者が書き漏らしたものと推測される。聖動院は不動明王を本尊とする真言宗の寺院であったが、明治初期の神仏分離により、廃寺に追い込まれた。
1913年（大正2年）の神社合祀により、周辺の3社が合祀された。当社はこれまで近代社格制度における「無格社」であったが、1943年（昭和18年）に「村社」に列せられた。
久伊豆神社 (越谷市袋山)
久伊豆神社（ひさいずじんじゃ）は、埼玉県越谷市の神社。
久伊豆神社 (越谷市袋山) 歴史
1600年（慶長5年）に創建された。氏子の細沼氏が創建したと伝えられる。細沼氏は楠木正成を輩出した楠木氏の一族で、元々は甲斐国（現・山梨県）にいたが、戦国時代に当地に土着し、袋山村を開拓した。近くの持福院が別当寺であった。
明治初期に、近代社格制度に基づく「村社」に列せられ、1907年（明治40年）の神社合祀により、「雷電社」が合祀された。雷電社の跡地は、現在は不明となっている。