超自然な文章を生成できることが話題になり、一時は公開が見送られていた言語モデルである GPT-2 の紹介です。
社会的なセンセーショナルさとは距離をおいて、どういうモデルで、どういうタスクを、どうやって解いたのか、何がすごいのかをお届けします！
▼関連動画
Transformer の動画はこちら！ https://www.youtube.com/watch?v=50XvMaWhiTY
忙しい人向け → https://www.youtube.com/watch?v=FFoLqib6u-0
GPT → https://www.youtube.com/watch?v=wDXPXgn5hX4
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP
自然言語処理シリーズ https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxL4XdCRjUCC0_flR00A6tJR
▼参考文献
Radford, Alec, et al. "Language models are unsupervised multitask learners." OpenAI blog 1.8 (2019): 9.
http://www.persagen.com/files/misc/radford2019language.pdf
原論文！
世間では「巨大言語モデルを巨大データで学習して AI すげー！」って騒がれましたが、裏には考え抜かれた緻密な設計と努力があります。
AI を作る側の私達としては、一度読んでおくと、華々しい成果の裏に何があるのかが知れていいんじゃないかなーなんて思います。
He, Kaiming, et al. "Identity mappings in deep residual networks." European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016.
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-46493-0_38
Residual Connection は勾配消失対策だけじゃなくて、恒等写像学習のアイテムでもあるのです。
その哲学で書かれている論文。私は好きです。
その哲学を解説した ResNet の動画はこちら → https://www.youtube.com/watch?v=WslQrSO94qE
Reddy, Siva, Danqi Chen, and Christopher D. Manning. "Coqa: A conversational question answering challenge." Transactions of the Association for Computational Linguistics 7 (2019): 249-266.
https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00266/43511/CoQA-A-Conversational-Question-Answering-Challenge
タスクの1つ、CoQAのデータセットの論文です。TOEIC的な問題を集めているのですが、これが深層学習モデルに解けるのはすごい。
パラパラ眺めるだけでもイメージついていいと思います！
【2019年版】自然言語処理の代表的なモデル・アルゴリズム時系列まとめ - Qiita https://qiita.com/LeftLetter/items/14b8f10b0ee98aa181b7
いろいろこれを参考にして動画を作っています
▼終わりに
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