1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models.
2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representations.
3. Recent models like word2vec use neural networks to learn word embeddings that capture linguistic regularities and can be used for tasks like analogy-making and machine translation.
深層学習以降のAI研究の流れの中で、特に、基盤モデルにおけるchain of thought promptingやfactual groundingに焦点を当て、基盤モデルが論理的推論などの意識レベルの処理を学習したと言えるかについて考察する。
時間が許せば、深層学習によるpostdictionの可能性等についても論じる。
深層学習以降のAI研究の流れの中で、特に、基盤モデルにおけるchain of thought promptingやfactual groundingに焦点を当て、基盤モデルが論理的推論などの意識レベルの処理を学習したと言えるかについて考察する。
時間が許せば、深層学習によるpostdictionの可能性等についても論じる。