記事やプログラムを書けるAI 「巨大な」弱点あり - 日本経済新聞この夏、世界中で話題になった人工知能（AI）がある。米研究機関のオープンAIが発表した「GPT-3」だ。あたかも人間が書いたような自然な文章を作っただけでなく、短い文章からプログラムのソースコードやウェブページのレイアウトを生成し、AI研究者の度肝を抜いた。しかしGPT-3には「巨大な」弱点も存在する。グーグルの手法参考に性能向上オープンAIが6月に発表したGPT-3は、文章の「言語らしさ」
より高い品質の翻訳を実現するGoogleの「Transformer」がRNNやCNNをしのぐレベルに
ニューラルネットワークの中でもリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、言語モデリングや機械翻訳、質疑応答といった言語理解タスクに対する主要なアプローチ方法と見なされています。そんな中、GoogleがRNNよりも言語理解タスクに秀でた新しいニューラルネットワークアーキテクチャ「Transformer」を開発しています。 Research Blog: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding https://research.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html Googleによる言語理解タスクに秀でたニューラルネットワークアーキテクチャの「Transformer」は、英語からドイツ語、英語からフ
自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか？
OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja
あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」公開
人間が書いたものと見分けが付かないぐらいに精度の高い文章を生成できる言語モデル「GPT-2」の後継である「GPT-3」が、人工知能を研究する組織・OpenAIにより公開されました。 GitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners https://github.com/openai/gpt-3 [2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 OpenAI debuts gigantic GPT-3 language model with 175 billion parameters https://venturebeat.com/2020/05/29/openai-debuts-giga
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