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. 自然言語処理 ディープラーニング図. 0%もゲイン が得られた。 1. 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.
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. 自然言語処理 ディープラーニング. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.
巨大なデータセットと巨大なネットワーク 前述した通り、GPT-3は約45TBの大規模なテキストデータを事前学習します。これは、GPT-3の前バージョンであるGPT-2の事前学習に使用されるテキストデータが40GBであることを考えると約1100倍以上になります。また、GPT-3では約1750億個のパラメータが存在しますが、これはGPT-2のパラメータが約15億個に対して約117倍以上になります。このように、GPT-3はGPT-2と比較して、いかに大きなデータセットを使用して大量のパラメータで事前学習しているかということが分かります。 4.
身近な自然言語処理(NLP) 「自然言語を処理する」ということ一体どういうことなのでしょうか? 日々の生活でも取り入れられて、知らない間に私たちの生活を便利にしてくれている自然言語処理(NLP)について以下をはじめ様々なものがあります。 日本語入力の際のかな文字変換 機械翻訳 対話システム 検索エンジン 等々 3. 自然言語処理の流れ 以上のような技術を実現するのが自然言語処理で、まずは処理するための「前処理」というものを見ていきます。 はじめに、解析するための「元のデータ」が必要になり、このときできるだけ多くの高品質なデータを収集すると、後の処理が楽になるとともに、最終的に出来上がるモデルの品質が高くなります。 データの収集を終えたら、必要な部分を取り出したり不要なデータを削除したりします。 3-1. 自然言語処理のための前処理 3-1-1. 自然言語処理 ディープラーニング python. コーパス 近年、コンピュータの記憶容量や処理能力が向上し、ネットワークを介してデータを交換・収集することが容易になりました。 その為、実際の録音やテキストなどを収集し、そのデータを解析することによって、言語がどのように使われているかを調べたり、そこから知識を抽出したりといったことが広く行われています。 このように、言語の使用方法を記録・蓄積した文書集合(自然言語処理の分野ではコーパスと呼ぶ)が必要になります。 3-1-2. 辞書 日本語テキストを単語に分割し、ある日本語に対する「表層形」「原形」「品詞」「読み」などを付与するなど何らかの目的を持って集められた、コンピュータ処理が可能なように電子的に情報が構造化された語句のリストである辞書も必要です。 3-1-3. 形態素解析 テキストを言語を構成する最小単位である単語を切り出す技術(形態素解析)も必要になります。 単語は言語を構成する最小単位で、文書や文を1単位として扱うよりも正確に内容を捉えられ、文字を1単位として扱うよりも意味のある情報を得られるというメリットがあるため、自然言語処理では、多くの場合、単語を1つの単位として扱っています。 英語テキストを扱う場合、基本的に単語と単語の間はスペースで区切られているため、簡単なプログラムでスペースを検出するだけで文を単語に分割できるのですが、日本語テキストでは通常、単語と単語の間にスペースを挿入しないため、文を単語に分割する処理が容易ではありません。 つまり、形態素解析は、日本語の自然言語処理の最初のステップとして不可欠であり、与えられたテキストを単語に分割する前処理として非常に重要な役割を果たしています。 3-1-4.
別の観点から見てみましょう。 元となったYouTubeのデータには、猫の後ろ姿も写っていたはずなので、おそらく、猫の後ろ姿の特徴も抽出していると思われます。 つまり、正面から見た猫と、背面から見た猫の二つの概念を獲得したことになります。 それではこのシステムは、正面から見た猫と、背面から見た猫を、見る方向が違うだけで、同じ猫だと認識しているでしょうか? 結論から言うと、認識していません。 なぜなら、このシステムに与えられた画像は、2次元画像だけだからです。 特徴量に一致するかどうか判断するのに、画像を回転したり、平行移動したり、拡大縮小しますが、これは、すべて、2次元が前提となっています。 つまり、システムは、3次元というものを理解していないと言えます。 3次元の物体は、見る方向が変わると形が変わるといったことを理解していないわけです。 対象が手書き文字など、元々2次元のデータ認識なら、このような問題は起こりません。 それでは、2次元の写真データから、本来の姿である3次元物体をディープラーニングで認識することは可能でしょうか? 自然言語処理（NLP）とは？具体例と８つの課題＆解決策. 言い換えると、 3次元という高次元の形で表現された物体が、2次元という、低次元の形で表現されていた場合、本来の3次元の姿をディープラーニングで認識できるのでしょうか? これがディープラーニングの限界なのでしょうか?
自然言語処理とディープラーニングの関係 2. 自然言語処理の限界 1.
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-- 名無しさん (2020-09-16 20:23:14) 出生の関係上、作中に登場するときは必ず獣殿か練炭の軍勢変生の影響下にあるからマッキー単独の強さがさっぱりわからんからな -- 名無しさん (2020-09-16 20:32:25) めっちゃ詳細に追記されてて笑う 対マグサリオン戦のバフラの気合の入れっぷりでさらに笑う -- 名無しさん (2020-11-03 22:37:12) 頭暴窮書いただろこれ -- 名無しさん (2020-11-03 22:38:41) なんだこの詳細な解説!? -- 名無しさん (2020-11-03 22:44:12) 誰だよこれ追記した馬鹿 -- 名無しさん (2020-11-03 22:46:08) ↑すまん途中送信。馬鹿(誉め言葉) -- 名無しさん (2020-11-03 22:46:36) バフラヴァーンの拳がバフラヴァーンの胸板を突き破った。 ? -- 名無しさん (2020-11-03 22:53:19) ↑これが誤表記ではなく正しいのがバフラヴァーンが最強馬鹿である証明なんだよな -- 名無しさん (2020-11-03 22:55:57) やろうと思えば必中も射程無視も付与出来るクソ強パンチ、相手は死ぬ -- 名無しさん (2020-11-03 23:18:56) バフラヴァーンがバフラヴァーンを殺してバフラヴァーンの死体を使ってバフラヴァーンがバフラヴァーンを殺すとこ好き -- 名無しさん (2020-11-03 23:21:40) まさか全攻撃を載せられるとはリハクの目をもってしても見抜けなかった -- 名無しさん (2020-11-03 23:28:57) と言うか8割マグサリオンしか殴ってねえ!マグサリオンの耐久性に呆れるべきなのか!? 巨巌をも穿つ者. -- 名無しさん (2020-11-05 00:32:04) 孔雀王「ぎゃあああ! !もうやめてぇぇえ!」剣「折れる折れる!もう無理!もう許してくださいご主人!」 -- 名無しさん (2020-11-05 19:27:18) ↑誰か擬人化イラスト描いて~(雛鳥並感) -- 名無しさん (2020-11-05 20:25:57) まだだにも匹敵する覚醒合戦。戦い終わった頃には直前に交戦、皆に脅威視されてた未覚醒クワルナフでは置いてけぼりなレベルにインフレしてるの草 -- 名無しさん (2020-11-05 20:34:52) 最終更新:2020年11月10日 21:17
61石、畑一町四反四畝・分米4. 443石が隆景の位牌免として付され、同年十月十五日付の泰雲様位牌免田給付状(同文書)によるとその内訳は安直村13. 69石、同村のうち松江6. 98石、同じく宗条(惣定)2. 19石、真良12. 193石、ほかに匡真寺(現宗光寺)よりの19. 宮國 椋丞（横浜DeNAベイスターズ） | 個人年度別成績 | NPB.jp 日本野球機構. 08石を合わせ、計54. 133石である。欠年の三月十八日付の毛利氏奉行人 連署 寄進状(同文書)は、当寺に以前から田畠二十石余があったが、毛利氏が隆景の菩提所として五十石を加増寄進すると記す。しかし京都 東福寺 の輪住を務めた令周が、慶長五年毛利氏に従って山口に去ると寺は無住となり、同六年十一月付米山寺大寺分打渡坪付(同文書)では寺領もわずか1. 104石とある。慶長七年には堂宇が焼けて荒廃、その後僧慈雲が再興し、宗光寺二世養山芳育を勧請開山として 曹洞宗 に改めた。 「 芸藩通志 」は境内に安楽坊・日光坊(現 曹洞宗 日光寺)など十二坊があったが、日光坊だけが存すると記す。日光坊は米山寺東南に現存し、明治三十七年(1904)まで 天台宗 であった。米山寺東側丘陵西麓には 小早川隆景 の墓(県指定史跡)をはじめとして、二十基の宝篋印塔が並ぶ小早川家 墓所 があり、北東隅の宝篋印塔(国指定 重要文化財 )には「大工念心 元応元年己未十一月日 一結衆敬白」の刻銘がある。なお、500メートルほど北の山中に井上 伯耆 守春忠夫妻の墓二基があり、一基に「慶長三年十一月四日」と刻する(『 広島県 の地名』 平凡社 )。