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GPT-3で遊んでみた - Qiita
昨日の@hcpmiyukiさんの記事では、Supabaseという今あついBaaSについて書いてくれました！ MYJLab Advent Calendar 2021の3日目はGPT-3に関してです 論文を要約してAPIで遊びます GPT-3とは イーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利のAI研究企業であるOpenAIが発表した、汎用言語モデルの3世代目です ネット上のテキストの次の単語を予測するためだけに訓練されたTransformerベースの自己回帰言語モデルで、なんと1750億個のパラメータで動作するそうです あまりの精度の高さに以前話題沸騰でした This is mind blowing. With GPT-3, I built a layout generator where you just describe any layout you want, and it generat
「JoeyNMT」で音声データを使った自動音声認識、音声翻訳モデルを作る
「JoeyNMT」で音声データを使った自動音声認識、音声翻訳モデルを作る：「Python＋PyTorch」と「JoeyNMT」で学ぶニューラル機械翻訳（終） 精度向上により、近年利用が広まっている「ニューラル機械翻訳」。その仕組みを、自分で動かしながら学んでみましょう。第3回は「JoeyNMT」を音声に対応させて、音声認識や音声翻訳のタスクをエンドツーエンドで解くモデルを構築してみましょう。 ハイデルベルク大学の博士課程に在籍しながら、八楽という会社で「ヤラクゼン」の開発に携わっている太田です。ヤラクゼンは、AI翻訳から翻訳文の編集、ドキュメントの共有、翻訳会社への発注までを1つにする翻訳プラットフォームです。 第2回は、Discordのチャットbotでニューラル機械翻訳を試す方法と「JoeyNMT」のカスタマイズ方法を紹介しました。第3回は「JoeyNMT」を音声に対応させて、音声認識や
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