OpenAIのGPT-3.5系APIを使って論文を自動で要約する - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は論文をGPT-3.5系API用いて要約してみようと思います。 プロンプトエンジニアリングの参考にもなるかもしれません。 論文全体の自動翻訳はこちら: ※OpenAI GPT-3.5シリーズには code-davinci-002, text-davinci-002, text-davinci-003 が含まれます (https://platform.openai.com/docs/model-index-for-researchers) 概要 主にArXivに投稿されている英語論文を セクション単位 で要約するものです。 文章抽出には今回はGROBIDを用い、要約にはGPT-3.5を使います。 OpenAI APIについて サインアップ https://platform.openai.com/
GPT-3におけるFew-Shot・Zero-Shot
膨大なパラメータを持つ言語モデルであるGPT-3は、学習後にパラメータを更新することなくタスクの情報と少量のデモンストレーションを入力することで、様々なNLPタスクをこなすことができます。論文のタイトルに含まれる「Few-Shot Learners」というフレーズもこれを意図したものだと言えます。 論文ではZero/One/Few-Shotという概念に触れられていますが、これらの説明が自分の理解していた内容と違っていました。結論から言えば、GPT-3におけるZero/One/Few-Shotと、一般に紹介されている（と思う）Zero/One/Few-Shot learningは大きく異なります。本稿ではGPT-3におけるこれらの説明と、他の資料での説明を比較し内容を整理します。 GPT-3によるマルチタスク処理の仕組み GPT-3がパラメータの更新なしに様々なタスクを処理する仕組み自体は、
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