3 BERTのファインチューニング 単純にタスクごとに入力するだけ。 出力のうち $C$は識別タスク(Ex. 感情分析) に使われ、 $T_i$はトークンレベルのタスク(Ex. Q&A) に使われる。 ファインチューニングは事前学習よりも学習が軽く、 どのタスクもCloud TPUを1個使用すれば1時間以内 で終わった。(GPU1個でも2~3時間程度) ( ただし、事前学習にはTPU4つ使用でも4日もかかる。) 他のファインチューニングの例は以下の図のようになる。 1. 4 実験 ここからはBERTがSoTAを叩き出した11個のNLPタスクに対しての結果を記す。 1. 4. 1 GLUE GLUEベンチマーク( G eneral L anguage U nderstanding E valuation) [Wang, A. (2019)] とは8つの自然言語理解タスクを1つにまとめたものである。最終スコアは8つの平均をとる。 こちら で現在のSoTAモデルなどが確認できる。今回用いたデータセットの内訳は以下。 データセット タイプ 概要 MNLI 推論 前提文と仮説文が含意/矛盾/中立のいずれか判定 QQP 類似判定 2つの疑問文が意味的に同じか否かを判別 QNLI 文と質問のペアが渡され、文に答えが含まれるか否かを判定 SST-2 1文分類 文のポジ/ネガの感情分析 CoLA 文が文法的に正しいか否かを判別 STS-B 2文が意味的にどれだけ類似しているかをスコア1~5で判別 MRPC 2文が意味的に同じか否かを判別 RTE 2文が含意しているか否かを判定 結果は以下。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$および$\mathrm{BERT_{LARGE}}$いずれもそれまでのSoTAモデルであるOpenAI GPTをはるかに凌駕しており、平均で $\mathrm{BERT_{BASE}}$は4. 5%のゲイン、$\mathrm{BERT_{LARGE}}$は7. 0%もゲイン が得られた。 1. 自然言語処理 ディープラーニング 適用例. 2 SQuAD v1. 1 SQuAD( S tanford Qu estion A nswering D ataset) v1. 1 [Rajpurkar (2016)] はQ&Aタスクで、質問文と答えを含む文章が渡され、答えがどこにあるかを予測するもの。 この時、SQuADの前にTriviaQAデータセットでファインチューニングしたのちにSQuADにファインチューニングした。 アンサンブルでF1スコアにて1.
オミータです。 ツイッター で人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは 気軽に @omiita_atiimo をフォローしてください! 2018年10月に登場して、 自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、 GLUEベンチマークでは人間の能力が12位 (2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、 被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解には Transformer [Vaswani, A. (2017)] を理解しているととても簡単です。Transformerに関しての記事は拙著の 解説記事 をどうぞ。BERTは公式による TensorFlow の実装とPyTorchを使用している方には HuggingFace による実装がありますのでそちらも参照してみてください。 読んで少しでも何か学べたと思えたら 「いいね」 や 「コメント」 をもらえるとこれからの励みになります!よろしくお願いします! 流れ: - 忙しい方へ - 論文解説 - まとめと所感 - 参考 原論文: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. et al. (2018) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. (2018) 0. ディープラーニングの活用事例4選【ビジネスから学ぶ】｜データサイエンスナビ. 忙しい方へ BERTは TransformerのEncoder を使ったモデルだよ。 あらゆるNLPタスクに ファインチューニング可能なモデル だから話題になったよ。 事前学習として MLM (=Masked Language Modeling)と NSP (Next Sentence Prediction)を学習させることで爆発的に精度向上したよ。 事前学習には 長い文章を含むデータセット を用いたよ。 11個のタスクで圧倒的SoTA を当時叩き出したよ。 1.
1. 自然言語とは何か? 言語は、私たちの生活の中に常にあり、また、なくてはならないものです。 そんな日々当たり前に使われる言語を見つめ直し、解析すると、どんな興味深いものが見えてくるのでしょうか。 1-1. 言語の世界とは? 「自然言語処理」の「自然言語」とは何か? 言語には、大きく分けて2種類あり、「コンピュータ言語」と「自然言語」に分けられます。 つまり、「自然言語」とは普段、私たちが日常で会話する言語のことで、「コンピュータ」のための言語と対比した言い方だと言えます。 1-2. コンピュータ言語と自然言語処理の違い 一言でいえば、「解釈が一意であるかどうか」です。 自然言語では、聞き手によって受け取る意味が変わり、日常生活で誤解を生むことは、よく見受けられるかと思います。 これは日本語であろうと、外国語であろうと同じです。 対して、コンピュータ言語は、解釈がたった1通りしか存在しないものなので、「別の解釈」をしてしまったという誤解は絶対に起ききない仕組みになっています。 1-2-1. コンピュータ言語の例 1 * 2 + 3 * 4 1-2-2. 自然言語の具体例 警察は自転車で逃げる泥棒を追いかけた 解釈1: 警察は「自転車で逃げる泥棒」を追いかけた(泥棒が自転車で逃げる) 解釈2: 警察は自転車で、「逃げる泥棒」を追いかけた(警察が自転車で追いかける) 1-3. 蓄積される言語データの飛躍的増大 インターネットなど様々な技術の発達によって、何ヶ月もかけて手紙でしか伝えられない言葉がメールで一瞬にして伝えられるといったように、現代で交わされる言語の数は莫大に増加しています。 1-4. 言語(自然言語)があるからこそ人類は発展した 「共通の言語があってはじめて、共同体の成員は情報を交換し、協力し合って膨大な力を発揮することができる。だからこそ、"ホモサピエンス"は大きな変化を地球という星にもたらせたのだ」 言語学者、スティーブン・ピンカー(ハーバード大学教授) 1-5. 自然言語処理 ディープラーニング ppt. つまり… その言語を解析する=可能性が無限大? 人類の進化の所以とも言われ、また技術発展によって増え続ける「自然言語」を解析することは、今まで暗闇に隠れていたものを明らかにし、更なる技術進化の可能性を秘めています。 またその「自然言語処理」の分析結果の精度は日々向上し、株式投資の予測やマーケティングでの利用など様々な分野で応用され非常に関心を集めています。 まずは、日常で使用されている自然言語処理にフォーカスを当てて、その先の可能性まで見ていきましょう。 2.
文ごとに長さが異なるのを扱うアプローチ 138. Recursiveな方は途中のphraseやsentenceに おける単語ベクトルも保存 139. 具体例の説明が重くなりすぎたかも... 140. 141. (Word|Phrase|Sentence|Document) Recursive Autoencoder一強 他の枠組みは? どうする? よりよい単語の表現 意味?? Compositional Semanticsという タスク自体は,deep learning 以外でも最近盛ん 142. 既存タスクへの応用 単語類似度,分類,構造学習... 要約,翻訳,推薦,... ? - 学習された単語のembeddingを追加素性に使う 他の方法は? 143. おわり 13年9月28日土曜日
『誓いの指輪』を集め、 必要な数と欲しいアイテムを交換することができる ので、コンプも諦めずにできますね! まとめ 今回は、現在開催中のイベント『愛の誓い』が2月に開催した際の炎上の様子をご紹介させていただきました。 今回は、誓いの指輪を集めれば欲しいアイテムは確実に手に入れることができるので、安心してイベントを進めましょう! イベントには自分たちなりのプレイの仕方があると思いますので、欲しいセットコーデを集めるだけでもいいですよね。 イベントは9日までなので計画的に進めていきましょう。 それでは、これからもミラクルニキのプレイを楽しんで進めていってくださいね! 【ミラクルニキ】「愛の誓い」復刻９イベントの攻略おすすめコーデ - Gamerch. イベントに備えてダイヤをゲットしよう! せっかく好みのコーデが出るイベントなのに、ダイヤがないだけでそのチャンスを逃してしまうなんて本当に悔いが残りますよね。 しかも、同じイベントが2度と来るかはわかりません。 『でも、ダイヤは欲しいけどお金がないんだよ』 そんなあなたは、 お金をかけずに自分好みのカスタマイズや アイテムをゲットするために 下記を参考にしてみてください(^^) ここまで読んでくれた あなたには今回だけ特別に 課金せずにダイアを大量に ゲットする裏ワザを教えますね! この裏ワザはいつ終了するか 分からないので今のうちに やっておくことをおすすめします。 あなたも有利にミラクルニキを攻略していってください!
「星のセレナーデ」の全アイテム・入手方法へ 愛の誓いシリーズとは? 花嫁をテーマとした特別なコーデ 「愛の誓い」は、花嫁をテーマにした人気イベントで、トータルコーデカタログの「ピュアドリーム」のほとんどを「愛の誓いシリーズ」が占めている。また、貴重な「ウェディング」のタグを含む点が大きな特徴で、特定のステージで大活躍してくれる。 第1回目のコーデは復刻されない 「愛の誓い」は復刻開催される度に、過去のイベントコーデが同時に入手できる特殊な形式のイベントだが、第1回のコーデのみ復刻されていない。白無垢のコーデは唯一無二なので、今後の復刻情報に期待しよう。 ▼愛の誓いシリーズ ▶ 【第4回】愛の誓い 2018/2/11(日)5:00〜2018/2/17(土)23:59 ▶ 【第3回】愛の誓い 2017/12/1(金)5:00〜2017/12/7(木)23:59 ▶ 【第2回】愛の誓い 2017/5/31(水)15:00〜2017/6/9(金)23:59 ▶ 【第1回】愛の誓い 2017/2/17(金)5:00〜2017/2/23(木)23:59 「愛の誓い」イベント攻略まとめ イベント関連情報 イベント攻略は無課金でも可能? 無課金でもコーデはコンプできる! イベントを無課金で攻略するのは、基本的には難しい。ただし、ダイヤの事前の準備と無課金攻略のコツをつかむことで可能である。 課金せずにコーデをコンプしたい人は、攻略のコツを事前に把握しておこう。 イベントを無課金攻略!コーデをコンプするコツ イベント最新情報 ミラクルニキのイベント情報をまとめて掲載中。過去に開催された全イベントの内容や、イベント限定のセットコーデなどが気になる方はこちらもどうぞ! 過去の全イベント一覧へ
最終更新:2018/06/08 12:12:59 ミラクルニキでイベント『愛の誓い5』が開催されます。イベント『愛の誓い5』の攻略についてまとめているので参考にしてみてください。 イベント期間 5月30日5時00分~6月5日23時59分 イベント内容 素敵な花嫁の限定ストーリーを進めながら誓いの指輪を集めて限定衣装を手に入れよう! イベント期間中連邦商事で誓いの指輪BOXが販売!! イベント攻略 イベント限定ステージが設けられます。各ステージ無料分は1日3回です。(30ダイヤで挑戦回数リセット)1回挑戦するのに体力4消費。 誓いの指輪はコーデバトルに勝つと5個、負けると3個貰えます。 コーデコロッセオと同じで、スキルは自分のスキルも相手のスキルも自動で使用されます。おすすめのスキルは、『ニキ・スマイル』、『投げキッス』、『眠りの呪い』です。 誓いの指輪は『愛の誓い』関連イベントで持ち越して使うことができます。前回の『愛の誓い』関連イベントで手に入れつことができるセットコーデ 今生の縁 、 縁結びの刺繍 、 藤花の誓い 、 未来へのポエム 、 夢の花嫁 、 花嫁の部屋 、 花雨の誓い とも交換できます。 限定クエスト攻略 【1 神秘的な教会】 【2 迷子の少女】 【3 教会潜入!】 【4 愛の歌】 【5 明日の結婚式】 限定セットコーデ 月光奏鳴曲 限定セットコーデ『月光奏鳴曲』確認はこちら 純白の恋歌 限定セットコーデ『純白の恋歌』確認はこちら ニキハウス限定ガチャ『花と愛の時』 期間:5月30日5時00分~23時59分 願いの庭限定ガチャでウェディング家具を手に入れよう! 限定ガチャ50回でアバター「未来へのポエム」をプレゼント! ※ニキハウス限定ガチャは今後復刻する予定です。 ※ガチャを回した回数はリセットされません。 『花と愛の時』限定アイテムはこちら チャージキャンペーン 期間:5月30日5時00分~6月5日23時59分 期間中に600円チャージをして、セットコーデ『時空アリス』をゲットしよう! ※本キャンペーンはダイヤ購入のみが対象。 ※連邦商事及び日替りBOXは対象外。 ※アイテムはゲーム内のメールBOXよりお受け取りください。 時空アリス 限定セットコーデ『時空アリス』確認はこちら ログインボーナスキャンペーン 期間:5月30日5時00分~6月13日23時59分 期間中に10日ログインをして、ログインボーナスとして『夏の夕べ』をプレゼント!