スケーリング則の基礎知識 スケーリング則は、システムの規模が変化する際に、その性能や動作がどのように変化するかを定量的に記述する規則です。これは、物理学からコンピュータ科学に至るまで、多岐にわたる分野で見られる現象です。例えば、ネットワークのスループットや、大規模計算機の性能スケーリング、機械学習モデルの精度改善において重要な考え方です。 スケーリング則が大規模モデル開発に果たす役割 大規模モデル […]
言語モデルの基礎知識と定義 言語モデルとは、単語やトークンの列に対して確率を割り当てるモデルのことです。これは単にテキストを生成するモデルではなく、ある単語の列がどのように発生する確率をモデル化するものです。言語モデルは自然言語処理はもちろん、DNA配列などのその他のトークン列にも適用可能です。ニューラルネットワーク技術の進展により、より大規模で複雑なモデル構築が可能になっています。 言語モデルの […]
ニューラルネットワークの基礎とは？ – 入門者向け解説 ニューラルネットワークは、脳の神経細胞(ニューロン)が情報を処理している仕組みを模倣した人工知能技術です。多数のニューロンが互いに連結し、特定のタスクを学習することによって、画像認識、音声認識、自然言語処理など、幅広い分野で応用されています。 Transformerとは？ – 自己注意機構を中心にした画期的なニューラル […]
トランスフォーマー：自然言語処理の革新 トランスフォーマーは、自然言語処理（NLP）のさまざまな課題に対処するために設計されたモデルアーキテクチャで、2017年に発表されて以来、多くのNLPベンチマークで高い性能を達成しています。この記事では、トランスフォーマーの基本的な概念から、その機能、そして現在までの応用に至るまでを紹介します。 トランスフォーマーの基本概念 トランスフォーマーは、入力データ […]
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