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KELM:ナレッジグラフを言語モデルの事前トレーニング資料に統合

1.KELM:ナレッジグラフを言語モデルの事前トレーニング資料に統合まとめ ・大規模な自然言語処理モデルは、インターネットから取得した自然言語の資料を活用する ・自然言語のテキストだけでは、知識の範囲が限られるため他の情報源もある事が望...
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ALIGN:ノイズの多い文章を教師に使って視覚と言語で共通する特徴表現を学習(1/3)

1.ALIGN:ノイズの多い文章を教師に使って視覚と言語で共通する特徴表現を学習(1/3)まとめ ・視覚言語間マッチングモデルは文章や画像を入力して関連性の高い画像を見つけるのに役立つ ・最先端の視覚および視覚対言語モデルは厳選されたト...
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FELIX:タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(2/2)

1.FELIX:タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(2/2)まとめ ・FELIXは完全に非自己回帰であり最先端のスコアを達成しながら高速な推論を実現可能 ・事前トレーニングとマスク言語モデルを念頭に必要なトレーニングデ...
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FELIX:タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(1/2)

1.FELIX:タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(1/2)まとめ ・seq2seqは自然言語生成タスクで好まれるが単一言語が対象の際は最適でない可能性 ・自己回帰で低速であり単一言語では入力が出力にコピーされるだけの...
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2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介

1.2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介まとめ ・未知の分野で作業を始める時、現時点の最先端モデルを調べるのは時間がかかる ・各MLタスクに最適なモデルをリスト化してまとめておくと手間がかなり省ける ・Kaggl...
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