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    nilab
    nilab 汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) - Qiita

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    kyopeco
    kyopeco BERT系の記事の中では一番わかりやすいかも。

    2020/04/30 リンク

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    knaka20blue
    knaka20blue “マスクされた単語を周辺情報から予測することを事前学習タスクとしました。 従来、モデルの中に暗黙的に組み込まれていたマスクを、学習データのほうで直にマスク(または別単語に置換)したことで代替したのです。

    2019/06/04 リンク

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    Nyoho
    Nyoho self-attention 解説あり

    2019/05/17 リンク

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    tune
    tune 頑張って読んだがよくわからない。頭だけでなく手も動かさないとダメだな

    2019/03/13 リンク

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    RabbitBit
    RabbitBit 大量の計算資源を必要とする富豪的アルゴリズムやわ。「ネットワークのチューニングから学習タスクのチューニングへ」のムーブメントはありそうなので、注視していきたい。

    2018/11/11 リンク

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    tick2tack
    tick2tack “今後はネットワーク(脳)のチューニングから、学習タスク(教育)のチューニングに重きが移りそう”

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    zgmf-x20a SOTAって何だろうと思ったら最高得点の事か…(^^;;

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    salamander_jp
    salamander_jp 完全に理解した

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    kyukyunyorituryo
    kyukyunyorituryo 青空文庫からデータセットを作れるかな。単語単位で分割するために形態素解析が必要?

    2018/11/06 リンク

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    blueboy
    blueboy これじゃ、原理的に「理解」はできないね。「理解」をするためには、「等価」とか「否定」とか「包含」を構造的に取得することが必要だが、それができていない。せいぜい、人間向けのテストで高得点が取れるだけだ。

    2018/11/06 リンク

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    chikoshoot
    chikoshoot パイタッ…パイトーチね。

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    YaSuYuKi
    YaSuYuKi 実際に、使用したい明確な目的があるので、きちんと調べておく

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    isrc
    isrc 憶測の域を出ませんが、より人間に近い形で、重層的な言語認知(注意)をしているのではないかと考えています。その中には構文解析的な認知状態や、まだ人間が定義できていない新しい認知状態も含まれるかもしれません

    2018/11/06 リンク

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    klear
    klear “今後はネットワーク(脳)のチューニングから、学習タスク(教育)のチューニングに重きが移りそう”

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    knok 日本語だと単語分割をどうやるかで変わってくるので、これ一つの事前学習モデルがあればオッケー、とはいかないのが辛いところ

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    h_taiji 理解できるところがすごいな〜

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    R2M 「BERTはマスク単語予測と、隣接文予測というふたつのタスクを事前学習することにより、従来のタスク特化型のモデルに負けず、諸々のベースラインタスクで圧倒的な性能を示しました」

    2018/11/06 リンク

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