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最適輸送と自然言語処理
2022-03-14, 言語処理学会 第28回年次大会でのチュートリアル「最適輸送と自然言語処理」のスライドです。当日利用版から増補改訂しました。 講演動画 (YouTube)
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Pathwaysの恐るべき威力、ベールを脱いだグーグルの万能AIが目指す究極形とは
米Google（グーグル）が数年にわたって開発を進めてきた万能AI（人工知能）、「Pathways」の実力が明らかになった。Pathwaysは1つの機械学習モデルが最大数百万種類のタスクに対応できるという「万能」もしくは「汎用」のAIだ。従来のAIが1モデル1タスクの専用品であるにもかかわらず、タスクを処理する性能は汎用であるPathwaysが上回った。驚くべき威力だ。 グーグルは2022年4月4日（米国時間）、自然言語処理に関する複数種類のタスクを処理できる「Pathways Language Model（PaLM）」を発表した。自然言語による質問応答や文章生成などができる言語モデルと呼ばれるAIをPathwaysによって実装した。言語モデルは近年、BERTやGPT-3などがめざましい成果をあげたことで注目されている。 1モデル1タスクの専用品である従来の言語モデルで別のタスクを処理させ
NVIDIAが対話型AIのフレームワーク「Jarvis」の提供を開始
2021年4月12日、NVIDIAが、対話型AIの構築が可能になるソフトウェアフレームワーク「Jarvis」の提供を開始したことを発表しました。Jarvisは膨大なデータによってトレーニングされているとのことで、「開発者は高精度な自動音声認識や言語理解能力を備えた対話型AIエージェントを開発可能になる」とNVIDIAは述べています。 NVIDIA Announces Availability of Jarvis Interactive Conversational AI Framework | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-availability-of-jarvis-interactive-conversational-ai-framework NVIDIA Jarvis: Worl
超高精度の文章を自動生成できる「GPT-3」は1日当たり45億以上の単語を出力していることが明らかに
AI研究組織のOpenAIが作成した、自動で文章を生成できるAIの「GPT」は、リリース前に研究者が「非常に高精度なテキストを出力するため、あまりにも危険すぎる」と述べ、技術的な論文の公開を延期したほど高度な言語モデルです。このGPTの最新版である「GPT-3」が2020年6月に公開されており、わずか10カ月でGPT-3のAPIを利用するアプリケーションは300を超え、同APIは1日あたり45億単語以上を出力していることが明らかになっています。 GPT-3 Powers the Next Generation of Apps https://openai.com/blog/gpt-3-apps/ OpenAI’s text-generating system GPT-3 is now spewing out 4.5 billion words a day - The Verge https
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
Light
Docs Get Started About Projects GitHub LIGHT Learning in Interactive Games with Humans and Text The LIGHT project is a large-scale fantasy text adventure game research platform for training agents that can both talk and act, interacting either with other models or with humans. Abstract We introduce a large-scale crowdsourced text adventure game as a research platform for studying grounded dialogue
幻冬舎、AIを活用した校正・校閲業務を導入 1万字の文章での表記揺れを約3秒で検出 | Ledge.ai
株式会社ミラセンシズと株式会社幻冬舎ルネッサンス新社は8月25日、出版書籍の校正・校閲業務の支援ツールとして、AIを活用した自動文章校正・校閲ソリューション「AI editor」の導入検証を開始したと発表した。 ＞＞ プレスリリース AIによる校正・校閲の自動化で生産性向上へ、幻冬舎AI editorは、最先端のAI・機械学習技術を活用した文章校正・校閲ソリューション。BERTをはじめとしたDeep Learning技術が組み込まれた、独自開発のテキスト解析エンジンによって文章校正・校閲にかかる時間短縮を実現する。具体的には、1万字の文章に対して表記揺れの有無を約3秒で検出可能だ。 これまで、幻冬舎ルネッサンス新社では、業務の自動化や生産性向上に力を入れてきた。そのなかでも、特に負担が大きい制作過程における編集者の校正・校閲業務に対しては、AIを用いた自動校正の導入検討が進められていた。今
「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI - CUBE MEDIA
このサイトを立ち上げて、執筆するとき、いくつか心のなかで決めたことがありました。 その中の一つに「タイトルで”やばい”という言葉は使わないようにしよう」というものがあります。まとめサイト等で、対して大きな事件でもないものを「やばすぎるｗｗｗ」等と囃し立ててアクセスを取る行為が嫌いだったからです。 しかしその禁を今日破ります。「GPT-3」は、私が思っていた以上に「やばい」代物でした。 もちろん「ライターが要らなくなる」とか「１ヶ月後にはロボットが秘書になる」とか、そういった大げさなものではありませんが、 思ったより早く「AI社会」の片鱗が落ちてきた、という印象です。 まだ多くの方は「GPT-3」という単語を聞いたことがないかもしれません。GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、1750億個のパラメータを使用した「文章生成言語
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
TextSynth
TextSynth provides access to large language or text-to-image models such as Mistral, Mixtral, Llama2, Stable Diffusion, Whisper thru a REST API and a playground. They can be used for example for text completion, question answering, classification, chat, translation, image generation, speech to text transcription, ... TextSynth employs custom inference code to get faster inference (hence lower cost
BERTを超えた自然言語処理の最新モデル「XLNet」
3つの要点 ✔️ 自然言語処理でBERTを超える新しい事前学習モデルであるXLNetが登場 ✔️ マスク間の依存関係を学べないというBERTの弱点を、単語の並べ替えによって解決 ✔️ 長文読解タスクであるRACEで人を超えるスコアを達成 XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding written by Zhilin Yang, Zihang Dai, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Ruslan Salakhutdinov, Quoc V. Le (Submitted on 19 Jun 2019 (v1), last revised 2 Jan 2020 (this version, v2)) Comments: Published by NIPS 2019.
汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) - Qiita
今DL for NLP界で、BERTというモデルが話題です。PyTorchによる実装が公開されていたので、日本語Wikipediaコーパスに適用してみました。 コードはこちらに公開しております。 2018/11/27 作成したBERTのモデルを使って内部動作の観察とその考察を行いました。単語の潜在表現獲得の部分で感動的な結果を見せてくれました。ご興味あればご覧ください↓ https://qiita.com/Kosuke-Szk/items/d49e2127bf95a1a8e19f この記事ではBERTのポイントの解説と、ポイントごとの実装を紹介します。 尚、記事の執筆にあたってこちらのリポジトリを参考にさせていただきました。 https://github.com/codertimo/BERT-pytorch 本記事は以下の4つで構成されています。 ・BERTとは ・BERTのキモ ・BER
知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
講演者: 林克彦 先生 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所) 概要: 情報検索, 自然言語処理, バイオインフォマティクスなどの分野では知識グラフの構築が活発に行われてきた. 知識グラフでは知識をドメイン内の概念と概念の間の関係で記述し, それをグラフとして表現する. 例えば, 語彙間の関係を記述した WordNet や Freebase は知識グラフの代表的な例であり, 情報抽出, 質問応答などへの応用が期待されている. このような知識グラフは一般に大規模であるが, 本来登録されているべき知識の多くが欠落しているなど不完全であることが知られている. そのため, 近年では関係データ学習/リンク予測法を拡張することで, このような欠落を自動的に補完する技術が研究されてきた. 知識グラフの関係データ学習は一般に3次隣接テンソルの低ランク近似 (埋め込み) の問題として解かれるが, 知識グ
DeepMindが自然言語理解の２難題を解決した - mabonki0725の日記
ランニングできず 英語30分 The Boune Leagacy (1) DeepMindの自然言語を理解するUNREALモデルの論文を読み、深い感動を覚える。 このモデルは自然言語理解に於ける２つの懸案事項を解決している。 ・計算機が言語を教える事を可能にした。 言語理解で正解すれば計算機がエージェントに報酬を与えることで、 数十万の繰り返し学習を可能にした。従来は人間が計算機に教えるしかなく、 試行回数の壁があった。 ・複雑な文章理解では、単純な文章学習を経ていけば可能になることを実証した DeepMindの証明したかったことは以上の3点である ・言語理解を解明するには、人間の環境に似た３要素の模擬環境が必要 ・動作できるエージェント ・エージェントが存在する３D環境 ・報酬と罰則 ・言語学習には相当な繰り返しが必要 ・複雑理解では適切な学習手順が必要
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技術の進歩はすさまじく、使いたいキーワードを複数いれるだけでガクチカ・自己PRを自動的に作ってくれるAIがある「これは便利」「AI vs AIになりそう」
ParlAI/projects/light at main · facebookresearch/ParlAI
GitHub - facebookresearch/ParlAI: A framework for training and evaluating AI models on a variety of openly available dialogue datasets.
「研究室が沸き立った」――AIが作詞、アイドル新曲ができるまで 電通大教授に聞く
