• Twitterでシェア
  • Facebookでシェア

30分で完全理解するTransformerの世界

テクノロジー カテゴリーの変更を依頼 記事元:zenn.dev/zenkigen_tech
適切な情報に変更
551 usersがブックマーク コメント45
    共有

    • 記事へのコメント45件

    • 注目コメント
    • 新着コメント
    その他
    aktkro
    aktkro 大切なモノ守りつづけて戦い暮らすサイバトロン。メタルボディは冷たいけれどファイトは熱いデストロン。

    2023/02/15 リンク

    その他
    a357159wo
    a357159wo オプティマスもバンブルビーもメガトロンも、もちろんコンボイも出てこなかった、、

    2023/02/14 リンク

    その他
    ducky19999
    ducky19999 完全理解まであと30分の人向けでは

    2023/02/15 リンク

    その他
    jssei
    jssei 30分だと読めない。会社で読む。

    2023/02/14 リンク

    その他
    cpw
    cpw 「Transformerは学習データ量が増大するほど際限なく性能向上する可能性が示唆されており」これだな。

    2023/02/15 リンク

    その他
    nemoba
    nemoba AIAI言われるけど実はTransformerが使えた自然言語と画像しか目立って進化してなくて、両方とも既に強化学習でお茶を濁し始めてたのに、学習量の閾値超えたら急に汎用的になって戸惑ってるがこの界隈の現状

    2023/02/15 リンク

    その他
    takeishi
    takeishi コンボイ司令官の話だと思ったのに！（あっちはTransformer”s”、だっけ）

    2023/02/15 リンク

    その他
    T-norf
    T-norf こっちの清水さんは凄いな。Transformerの基礎と、Transformerに加えられた各種改良の系譜。GPT3+αが強い理由、巨大＋学習量の他に何があるのか知りたいけど、工夫のバリエーションも多いし、私にはむりぽなのが分かる

    2023/02/15 リンク

    その他
    qpci32siekqd
    qpci32siekqd 内容を理解しても、計算コスト高すぎて自分で試せないのがな…。

    2023/02/15 リンク

    その他
    kagehiens
    kagehiens 面白いけど30分は無理やろ。

    2023/02/15 リンク

    その他
    cider_kondo
    cider_kondo https://deeplearning.hatenablog.com/entry/unsupervised_machine_translation が2018-04-28か。論文間の参照関係どうなってるんだろ?(Attention Is All You Needが2017.6、Unsupervised Neural Machine Translationが2017.10か

    2023/10/06 リンク

    その他
    nibo-c
    nibo-c ｵﾚ ｸﾞﾘﾑﾛｯｸ

    2023/02/15 リンク

    その他
    shunkeen
    shunkeen "文章量 約56,100字"。約56,100字を30分で読もうとすると、1秒で31文字くらい読むことになるわけで。つまり、この記事の想定読者は人間ではないということなんですね。お前もTransformしろってこと？

    2023/02/15 リンク

    その他
    T-norf
    T-norf こっちの清水さんは凄いな。Transformerの基礎と、Transformerに加えられた各種改良の系譜。GPT3+αが強い理由、巨大＋学習量の他に何があるのか知りたいけど、工夫のバリエーションも多いし、私にはむりぽなのが分かる

    2023/02/15 リンク

    その他
    ototsuki
    ototsuki 30分で理解できる訳ないだろうと思ったら、超ロボット生命体の話じゃないのか…（ギゴガゴ）

    2023/02/15 リンク

    その他
    stealthinu
    stealthinu Transformer自体の説明はあっさりで最近の研究サーベイになってる。MLPやMetaFormerが出てきた流れや、Scaling Lawと創発性やCoTの流れなども把握できて大変勉強になった。

    2023/02/15 リンク

    その他
    misshiki
    misshiki “Transformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらい”

    2023/02/15 リンク

    その他
    qpci32siekqd
    qpci32siekqd 内容を理解しても、計算コスト高すぎて自分で試せないのがな…。

    2023/02/15 リンク

    その他
    mas-higa
    mas-higa 思ってた世界と違う

    2023/02/15 リンク

    その他
    kkobayashi
    kkobayashi 結局コンボイの謎ってなんなの

    2023/02/15 リンク

    その他
    gorodoku
    gorodoku アニメ版の「てーれれーれれー」のターンチェンジでサイバトロンからデストロン(もしくはその逆)と見せかけてサイバトロンからサイバトロン、デストロンからデストロンて時々あったよね？30分番組ゆえの進行。

    2023/02/15 リンク

    その他
    in2
    in2 ビーストウォーズの話が出てこないぞ

    2023/02/15 リンク

    その他
    zzteralin
    zzteralin 日本でお馴染みのサイバトロンとかデストロンって用語はローカルな名称であちらでは使わないんだっけ。マクシマルとかプレダゴンまで行くと本当にややこしくなって来る

    2023/02/15 リンク

    その他
    kenzy_n
    kenzy_n ギゴガガ

    2023/02/15 リンク

    その他
    chess-news
    chess-news コンボイの謎

    2023/02/15 リンク

    その他
    kotesaki
    kotesaki chatGPT や Bing AIなどを理解するためにはこんなのがすらすらわからんとあかんのやろうなぁ。さぱーりわからん。

    2023/02/15 リンク

    その他
    sionsou
    sionsou あーなるほどね完全に理解した。コンボイの謎が解けた。

    2023/02/15 リンク

    その他
    sskjz
    sskjz 数式ってwebで実装できるのか

    2023/02/15 リンク

    その他
    honeybe
    honeybe かんぺきにりかいした。ぼくはスタースクリームがすきです！(ぇ

    2023/02/15 リンク

    その他
    nemoba
    nemoba AIAI言われるけど実はTransformerが使えた自然言語と画像しか目立って進化してなくて、両方とも既に強化学習でお茶を濁し始めてたのに、学習量の閾値超えたら急に汎用的になって戸惑ってるがこの界隈の現状

    2023/02/15 リンク

    その他
    vndn
    vndn デデデデーン(クルッ)

    2023/02/15 リンク

    その他
    wildhog
    wildhog 上手いこと軽くできたら今のところ最強なんだよ

    2023/02/15 リンク

    その他
    carbon00
    carbon00 みんなコンボイの謎だと思ってた。検索しづらい事この上ないので、こういう技術系の名前は既存の有名な名前とは被らないでほしいのだけど、公式読めマンには関係ないのかな。つらみしかないと思うのだが…

    2023/02/15 リンク

    その他
    ducky19999
    ducky19999 完全理解まであと30分の人向けでは

    2023/02/15 リンク

    その他
    poponponpon
    poponponpon 期待したtransformerと違った。

    2023/02/15 リンク

    その他
    kakaku01
    kakaku01 金色の眠りから覚めて　誰の心も MISTERIOUS MIND　命の色はひとつなのに　BREAK UP BREAK UP 荒廃んだ惑星(ﾌﾟﾗﾈｯﾄ)←1mmも意味わからなくて好き

    2023/02/15 リンク

    その他
    mr_yamada
    mr_yamada 最近予告編見て、ハリウッドのトランスフォーマーはよくわからんな、と思ってたけど、多分この記事を読んでもその疑問は解消しない

    2023/02/15 リンク

    その他
    caribou404
    caribou404 はいオプティマス

    2023/02/15 リンク

    その他
    ext3
    ext3 なるほどわからん

    2023/02/15 リンク

    その他
    kei_1010
    kei_1010 読むのに1時間かかったわw このぐらいのまとめはAI検索でできるようになって欲しいけど、嘘が混じるAIには無理だろうなぁ。コードを食わせると言語モデルの性能が上がるのは面白い。BLOOMに参加して日本語対応ってくれ。

    2023/02/15 リンク

    その他

    注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

    アプリのスクリーンショット
    いまの話題をアプリでチェック！
    • バナー広告なし
    • ミュート機能あり
    • ダークモード搭載
    アプリをダウンロード

    関連記事

    30分で完全理解するTransformerの世界

    はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技...

    ブックマークしたユーザー

    すべてのユーザーの
    詳細を表示します

    同じサイトの新着

    同じサイトの新着をもっと読む

    いま人気の記事

    いま人気の記事をもっと読む

    いま人気の記事 - テクノロジー

    いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

    新着記事 - テクノロジー

    新着記事 - テクノロジーをもっと読む

    同時期にブックマークされた記事

    はてなブックマーク

    公式Twitter

    はてなのサービス

    • App Storeからダウンロード
    • Google Playで手に入れよう
    Copyright © 2005-2024 Hatena. All Rights Reserved.