mm_0824

今回は、BERTをDistillation(蒸留)という手法を使って軽量化したDistilBERTについて、こちらの原論文をもとに解説したいと思います。 https://arxiv.org/abs/1 ...

今回は自然言語処理の概要を解説したいと思います。 自然言語処理とはそもそも何か？、どういったことができるのか？、どんな課題があるのか？ということを中心に見ていきたいと思います。 本を読んでしっかりと勉 ...

自然言語処理を独学したいと思っても、なかなかどの本を読めばわからない方も多いと思います。 また、本を買って勉強しようと思ったものの、難しすぎて挫折したという方もいると思います。 ということで、今回は自 ...

GELU(Gaussian Error Linear Units)は、OpenAI GPTやBERTで使われている活性化関数(activation)です。 BERTの論文で出てきても、「何かしらの活性 ...

「自然言語処理を勉強したいけど、何から勉強して良いかわからない。」「おすすめされている本を読んだけど、難しすぎて読むのをやめてしまった。」「基礎からしっかりと理解したいけど、基礎的な勉強に時間を使い過 ...

今回はBERTの埋め込み表現の質を改善する“Sentence-BERT”について解説したいと思います。 https://arxiv.org/abs/1908.10084 まず、ラベル付きデータを用いた ...

今回はモデルというよりも、モデルの中で使われている一つの仕組み、“Layer Normalization”について解説したいと思います。 Layer Normalizationはディープラーニングの基 ...

では、今回は2018年の重要論文の一つである“ELMo”の解説をしたいと思います。 ELMoの論文のタイトルは、“Deep contextualized word representations”であ ...

今回はTransformerの改良版であるReformerを解説したいと思います。 BERTもそうですが、Transformerで長文を処理しようとすると、非常にメモリ使用量が多く、2000単語ぐらい ...

では、今回は今まで見てきたモデルを中心に、自然言語処理の発展の歴史を確認していきたいと思います。 最近話題のBERTやその発展形であるXLNetなども歴史を追っていくと、どこがどうすごいのか、どういっ ...