Discoverゆるコンピュータ科学ラジオ【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
【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

【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

Update: 2024-06-231
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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


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◯キテレツおもしろ自然言語処理


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◯風俗の虫―捜査官が覗いた日本の風俗70年


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◯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




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【親チャンネル:ゆる言語学ラジオ】


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【実店舗プロジェクト:ゆる学徒カフェ】


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※皆様からの楽しいおたよりをお待ちしています!



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【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」。


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【水野太貴プロフィール】
名古屋大学文学部卒。専門は言語学。某大手出版社で編集者として勤務。言語学の知識が本業に活きてるかと思いきや、そうでもない。


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【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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