[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ156 (1002ﾚｽ)
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34: yamaguti 2019/04/04(木)18:59 ID:CS6nD8sb(29/62) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
>45 名前：yamaguti E-mail：意味⇔行間sage細粒度概念層発 投稿日：2019/03/16(土) 16:19:19.98 ID:oq9O0c4s?2BP(0) \ \ \>17 yamaguti 190205 1212 X9C1Zb0H?
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||||||| HPKY-UniversalTransformer 汎用仮想空間統合レンダ ( Unity ベースビジュアル DSL )
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||>37 yamaguti 190224 2058 WFxvUogS? \>23 yamaguti 0205 1220 X9C1Zb0H? \>14 yamaguti 190123 1418:11.92 ID:mAoFHgII?
|||||>95 ｰ 190111 2346 AVe1zmKO
|||||>】グーグルがひと目惚 、日本の人工知能ベンチャ
|||||>外部ﾘﾝｸ:m.newspicks.com HPKY-UniversalTransformerBERT
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|||||>ｰタが言葉を理解 、自然言語処 革命 \>これまでは言葉にまつわる 、作業ごとに モデル \>、それを汎用化 、あらゆるタスク 優 言語能力
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|||||>文章を要約 、 意●味 理解している
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||||||>197 ｰ 181112 2127 6NczvRQt
||||||>Google、言語表現事前トレーニング手法「BERT \>外部ﾘﾝｸ[html]:www.ossnews.jp
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||||||>外部ﾘﾝｸ:aitimes.media
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|||||||、 最大の特徴は、事前に学習したモデルをチューニン
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|||||>Universal Transformer 論文 ( Google 翻訳 )
||||||>ｰケンスの異なる部分からの情報を結合するために、 すべての繰り返しステップで自己アテンショ \>、適応型計算時間（ACT）メカニズ 、シーケンス内の各位置の表現が改訂される回数をモデルが動的
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||||||>682 ｰ 181128 1341 L5zgI8e7
||||||>論文を検証 - 第１回 - BERT （解説編 \>外部ﾘﾝｸ:bci-tech.hatenablog.com
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||||||| * MLM、NSPの2つの手法を使って pre-train
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||||||| * 単語(sub_token)ベクトル、文ベクトル、位置ベク を加算したベ を埋め込みベクトルとし
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