【数えるだけ】AIが単語を理解するトリックが巧妙すぎる【大規模言語モデル2】#130
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プロモーション:Notion AI Notion は無料で使えて、月額10ドルでNotion AIをご利用いただけます。 https://ntn.so/yurucom1 大規模言語モデルの肝「単語ベクトル」とは?「単語を数字の組で表す」「ぬくもりを捨てることで実現した技術」「Transformerはとにかく何かいい感じになる」など、自然言語を扱うコンピュータ科学の技術について話しました。 【ことラボ】 ◯Twitter → https://x.com/KotoLaboRyo ◯YouTube → https://www.youtube.com/@kotolabo ◯「単語ベクトル」とは何か? → https://youtu.be/l8YCKz15Hn8 【目次】 0:00 コアラの対義語は? 0:46 大規模言語モデルの肝「単語ベクトル」 6:36 単語を数字の組で表す 14:32 実際には「次元圧縮」している 18:00 対義語は真逆のベクトル? 21:57 ぬくもりを捨てることで実現した技術 26:56 素晴らしきNotionAI 30:18 文脈化単語埋め込みは味付け化係 38:34 とにかく何かいい感じになる 43:33 ニューラルネットワークとは何なのか 【参考文献】 ◯大規模言語モデル https://amzn.to/3VKqed7 ◯キテレツおもしろ自然言語処理 https://amzn.to/3VwInd4 ◯風俗の虫―捜査官が覗いた日本の風俗70年 https://amzn.to/4bbs62W ◯自然言語処理の必須知識!Word2Vec とは? https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/word2vec/ ※単語ベクトルの出典 ◯【入門】深層学習の革命児!Transformer を今こそ理解しよう https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/deep-learning-transformer/ ※文脈化単語埋め込みの出典 【サポーターコミュニティへの加入はこちらから!】 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://yurugengo.com/support⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 【親チャンネル:ゆる言語学ラジオ】 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.youtube.com/@yurugengo⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 【実店舗プロジェクト:ゆる学徒カフェ】 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.youtube.com/@yurugakuto⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 【おたよりフォーム】 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/BLEZpLcdEPmoZTH4A⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ※皆様からの楽しいおたよりをお待ちしています! 【お仕事依頼はこちら!】 [email protected] 【堀元見プロフィール】 慶應義塾大学理工学部卒。専門は情報工学。WEBにコンテンツを作り散らかすことで生計を立てている。現在の主な収入源は「アカデミックに人の悪口を書くnote有料マガジン」。 Twitter→⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ht
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Published 06/16/24
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Published 06/09/24