今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder(以下、FiD )1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
![はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4fd2d85a2abdd5cd7431b632bc36def0c0a3d4eb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.ogis-ri.co.jp%2Fotc%2Fhiroba%2Fimg%2Fhiroba_logo_fb_ogp.png)