How to generate text: using different decoding methods for language generation with Transformers
How to generate text: using different decoding methods for language generation with Transformers Note: Edited on July 2023 with up-to-date references and examples. Introduction In recent years, there has been an increasing interest in open-ended language generation thanks to the rise of large transformer-based language models trained on millions of webpages, including OpenAI's ChatGPT and Meta's L
Yahoo!ニュースで起こった「ダルビッシュ論争」～編集とデータ活用の現場から
Yahoo!ニュース・トピックスは、編集部が1日4000本の配信記事の中から記事をピックアップし、13文字の見出しをつけるなどの作業を経て掲出しています。Yahoo!ニュース・トピックスの編集方針などについては第2回目「何が『ニュース』なのか Yahoo!ニュースに学ぶ価値判断と『見出し力』」で説明されていますのでこの記事では割愛いたしますが、以下のブログで第2回目講座の一部をご紹介いただいておりますので、あわせてご覧ください。 編集方針は、公共の利害にかかわる重要な出来事である「公共性」と世の中の多くの人が知りたいと思っている事象「社会的関心」の2つのバランスを重要とし、7つの観点からニュースの価値を判断しているとのことでした。 7つとは、1. 速報性／時事性／今日性、2. 真実性／信頼性、3. 新奇性、4. 公益性、5. 認知度、6. 表現力、7. 品位。どんなニュースが価値があるんだ
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ラノベ１万冊分を自動生成してみても、人工知能は産まれない
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