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We introduce Codex, a GPT language model fine-tuned on publicly available code from GitHub, and study its Python code-writing capabilities. A distinct production version of Codex powers GitHub Copilot. On HumanEval, a new evaluation set we release to measure functional correctness for synthesizing programs from docstrings, our model solves 28.8% of the problems, while GPT-3 solves 0% and GPT-J sol
概要 言語モデルとは、人間が話したり書いたりする「言葉」を、単語の出現確率でモデル化したものです。昨今ではニューラルネットワークによる言語モデル (ニューラル言語モデル) が広く使われています。言語モデルには、左から右に順々に単語を予測するCausal Language Model (CLM) と、文中の単語を一部隠して「穴埋めクイズ」を解くMasked Language Model (MLM) があります。大規模な言語データを用いて、CLMやMLMのような方式で学習することで、高品質な言語モデルの構築が可能になります。 最近では、MLMのBERTやCLMのGPT-3などがメディアに取り上げられることも多くなってきました。メディア研究開発センターでは、過去30年にわたって蓄積してきた記事データを用いて言語モデルの構築と、自動要約や文書分類などのタスクへの応用研究を行っています。 各言語モデ
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
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