成果を披露する時、卑屈になってはいけない | Books&Apps
この記事で書きたいことは、以下のような内容です。 ・成果物やパフォーマンスを公開する時、どうしてもハードルを下げたくて、卑屈になってしまう時があります ・ですが、我々は「成果を誰かに見せる」時卑屈になるべきではありません。少なくともその時その場では、「これは最高の成果物だ」と信じて発表しなくてはいけません ・それは何故かというと、「自分の成果物への信頼」が、実際に受け取る側から見たクオリティにも直接影響する為です ・これは、成果物を作り上げていく過程で努力することや、色んな意見や批判を受けいれてクオリティを上げていくこととは矛盾しません。むしろワンセットの話です ・卑屈になっていると公開自体のハードルが高くなってしまうこともあり、無駄にMPを消費します ・我々には「自分の卑屈さをねじ伏せる覚悟」が必要です 以上です。よろしくお願いします。 さて、書きたいことは最初に全部書いてしまったので、
GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
全３回のシリーズパート２の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 （2.1）各技術の定性的な説明（本記事） （2.2）Transformerのアルゴリズム詳細 （2.3）GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
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