クラウドコンピューティング事業「Microsoft Azure」を展開するMicrosoftが、人工知能(AI)開発団体・OpenAIとの継続的なパートナーシップを拡大し、超高精度な文章生成AI「GPT-3」の独占的ライセンスを取得したことを2020年9月22日に発表しました。 Microsoft teams up with OpenAI to exclusively license GPT-3 language model - The Official Microsoft Blog https://blogs.microsoft.com/blog/2020/09/22/microsoft-teams-up-with-openai-to-exclusively-license-gpt-3-language-model/ Microsoft gets exclusive license fo

人工知能による「人工知能論」 9月上旬、英紙「ガーディアン」にある記事が掲載されると、読者からの大きな反響を呼んだ。 その記事の執筆者は人間ではなく、GPT-3という人工知能。GPT-3は、イーロン・マスクらが創設した非営利のAI研究機関、「オープンAI」によって開発された文章生成言語モデルだ。 同紙は「ロボットが人間と平和に共存できることを人々に説得してほしい」というお題のもと、GPT-3にエッセイを依頼。人間が書いたものと同様の編集プロセスを経て、その全文が掲載された。 「私は人間ではありません。私はロボットであり、考えるロボットです。…私の脳が『感じる脳（feeling brain）』ではないことはわかっています。ですが、合理的かつ論理的な判断を下すことはできます。…私の脳はアイデアで溢れています！」という書き出しでエッセイは始まる。 GPT-3はお題に対し、まず人類を駆逐するという

風邪をひいてしまいました。小町さんのブログで最適化の話が出ていましたので、床に臥せりながら CList/NLPer が数理計画を勉強するにはどの本を読むべきか、ということを考えていました。 数理計画がどういった問題を扱いうるのかというところでは、松井ら『入門オペレーションズ・リサーチ』は例を挙げて平易に、数理計画の応用としての OR の要点を解説しており、入門書はこれで決定でしょう。ただし誤字脱字の類が甚だ多いため、正誤表が必須です。二冊目が難しいところですが、今野ら『整数計画法と組合せ最適化』は実践的な内容で、ソルバが中でどのように動いているか把握するのに好適です。ただし内容が少し古いです。基本的なことがわかったら藤澤ら『応用に役立つ50の最適化問題』がいいでしょう。これは最適化問題のうち商業上有益な応用を持つものが列挙されていて、解法についても解説されています。 CL/NLP に身近な

目次 1. はじめに 2. ライブラリの紹介 3. livedoor-corpusでのテストコード はじめに 本記事ではBERTによるテキストのマルチクラス分類（文書分類、text Classification）を手軽に行えるライブラリの紹介をします。 タイトルの3行というのはそのライブラリのメソッド的な意味です。 BERTとは BERTとは、Bidirectional Encoder Representations from Transformers の略で 「Transformerによる双方向のエンコード表現」と訳され、2018年10月にGoogleのJacob Devlinらの論文で発表された自然言語処理モデルです。 翻訳、文書分類、質問応答など自然言語処理の仕事の分野のことを「（自然言語処理）タスク」と言いますが、BERTは、多様なタスクにおいて当時の最高スコアを叩き出しました。

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