この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット+巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット+さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
Tech interviewers will often ask you to design on the whiteboard a complicated software system in 15 minutes. How is that even possible? Sometimes you would get asked to design a major feature from a system like Twitter or Facebook from scratch, for example. But these systems were built over a long period of time by big teams of engineers, you would say. In this course you will see what such syste
はじめに私は来年度からエンジニアとして働き始める大学院生です.今年の春にGoogle Japan Software Engineer 2021年度新卒採用にエントリーし,落ちました. オンサイトのコーディング面接は通過したものの,その後最終的に不合格となりました. この記事では前半で選考の経緯について,後半で私が対策に使った教材について紹介させていただきたいと思います. ※最大限配慮しているつもりではありますが,もし載せるべきではない内容等がありましたらご指摘いただければ削除致します. 記事を書くにあたって世の中には「私はこうしてGoogleに受かった」系の記事がいくつもあります.これまでGoogleに入社されそういった記事を書いて来られた方は皆さん素晴らしい能力を持った方々ばかりだと思います.しかし私は 「結局 "入社前に圧倒的な能力や経験値を持っていた" 人や "実力に加えタイミングや
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