【人工知能】大型モデルの本質：人間のあらゆる知識を超高次元空間に高圧縮マッピング
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第1章;序章
コンピューターサイエンスと人工知能の分野では、大型モデルが現在の研究の注目のトピックの 1 つとなっています。大規模モデルとは、通常、数億のパラメータを持つディープ ニューラル ネットワーク モデルを指します。近年、GPT-3 などの巨大な自然言語処理モデルの出現が幅広い注目と議論を集めています。この記事では、理論と実践の両方の観点から、大規模モデルの性質と応用について詳しく紹介します。
第 2 章 大規模モデルの定義
大規模モデルとは、1,000 万を超えるパラメーターを持つディープ ニューラル ネットワーク モデルを指します。現在、大規模モデルは主に自然言語処理、画像認識、推薦システムなどの分野で利用されています。大規模なモデルでは、大量のデータから最も効果的な特徴を抽出するために、非常に複雑な構造とアルゴリズムが使用されることがよくあります。
第 3 章 大規模モデルの性質
大型モデルの本質は、人類のあらゆる知識を超高次元空間に格納することです。