はじめての自然言語処理 | オブジェクトの広場
ウェブ、メール、SNS 等、私たちの周りには自然言語で記述された文章が溢れていて、様々な情報や価値が含まれています。 しかし、その量は膨れあがり、人間が目視で内容を確認し対応することは困難になってきています。 自然言語処理技術で、これら膨大な文章を人手によらず判断、抽出、検索、変換し、適切なアクションにつなげることができます。そして深層学習の登場により、その性能が飛躍的に向上していることはウェブの翻訳サイトなどを通じ皆さんも体感していることでしょう。 本連載は手を動かしながら自然言語処理技術を学びたい人、システムに組み込んで役立てたい人を対象にしています。 BoW、TF-IDF のような基礎から BERT をはじめとした深層学習を用いた最新手法まで、日本語で動作させるサンプルコードを交えながら紹介していきます。 以下はこれまでの連載でカバーされている内容を俯瞰したイメージです。図中の丸数字
はじめての自然言語処理 T5X と Prompt Tuning の検証 | オブジェクトの広場
今回は T5X と Prompt Tuning の検証をしてみました。T5X は JAX と Flax で実装された T5 の新世代実装です。 Prompt Tuning は近年流行している事前学習済みモデルとプロンプトで下流タスクを解く手法の一つです。 Prompt Tuning に関しては T5X で実装されたコードが公開されていたので、合わせて検証してみることにしました。 1. はじめに 今回は T5X1 と Prompt Tuning2 の検証とご紹介になります。 T5X は第7回で紹介した T53 の次世代実装になります。T5 は、Mesh Tensorflow4 を採用することで、 単一の TPU や GPU に全パラメータが格納できない大規模モデルを実現していますが、学習ループ周辺の実装は Tensorflow 1.x 系列の Estimator API を用いた、やや古びた
[ 技術講座 ] Domain-Driven Designのエッセンス 第1回｜オブジェクトの広場
DDD難民に捧げる Domain-Driven Designのエッセンス 第1回 ドメイン駆動設計とは 株式会社オージス総研 アドバンストモデリングソリューション部 佐藤 匡剛 Domain-Driven Design Tackling Complexity in the Heart of Software Eric Evans 著 Addison-Wesley, 59.99ドル 560ページ ISBN: 0-321-12521-5 「ドメインモデリング」は、アプリケーション開発において最も重要な部分だとされています。しかしその割には、フレームワークの使い方やアーキテクチャの設計方法など技術に関する解説書はたくさんあるものの、ドメインモデリングそのものを扱った書籍はほとんど無かったと言ってもいいでしょう。Eric Evansの『Domain-Driven Design』（以降DDD）は、「
さわって理解するDocker入門 第1回 | オブジェクトの広場
Dockerは、シンプルながらも実用的な機能をもち、軽量という特徴を持つ仮想環境として、アプリケーションのデプロイにおいて急速に利用が広がっています。筆者も最近は主に開発環境の1つとして積極的に利用しており、アプリケーションのデプロイを簡単にしてくれる便利さを痛感しています。本連載では、Dockerに興味はありつつも、まだ触ったことのない方向けに、実際に触ってDockerについて理解していただくための記事を提供します。第1回の本記事では、Dockerの概要および最も基本であるイメージとコンテナの管理について実際の操作方法をステップごとに紹介します。 Dockerとは Dockerとは、Linuxのコンテナ技術をベースにDocker社が開発した仮想化技術です。ここではDocker自体の概要について簡単に説明します。詳細な説明についてはDocker公式ドキュメントを参照してください。 Dock
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