【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
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

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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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