【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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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】

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◯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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【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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◯ゆる哲学ラジオ (⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://open.spotify.com/show/7t8NNVqRiisEHL4HG9tArT⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠)