この「なんでわかるの？」系の質問は初めてやってみたのだけど、なかなか。こう答えられるのは「本当に賢い」証拠だと言ってもいいと思う。kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
Transformerとは？AI自然言語学習の技術を解説 - クリスタルメソッド株式会社｜ AIアバターが業務をサポート！ AIアバターが秘めた可能性
皆さん、「AI」や「深層学習モデル」という単語を耳にすることが最近増えてきたのではないかと思います。 しかし、その仕組みについて知りたいと感じても、「私には難しそう…」と敬遠してしまっている方も多いのではないでしょうか? 本記事ではAIの最新技術「Transformer」について、数式を用いず分かりやすく説明し、その応用についても紹介します! 本記事で概要を掴んでいただき、さらに詳しく知りたい方にはぜひ原論文をお読みいただければと思います！ Transformerとは Transformerとは、2017年に発表された”Attention Is All You Need”という自然言語処理に関する論文の中で初めて登場した深層学習モデルです。それまで主流だったCNN、RNNを用いたエンコーダ・デコーダモデルとは違い、エンコーダとデコーダをAttentionというモデルのみで結んだネットワーク
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