T5による検証結果の紹介(00:13:46 - 00:26:34) - 【深層学習】T5 - 入出力をテキストにする Transformer の新利用法【ディープラーニングの世界vol.37】#122 #VRアカデミア #DeepLearning

T5による検証結果の紹介(00:13:46 - 00:26:34)
【深層学習】T5 - 入出力をテキストにする Transformer の新利用法【ディープラーニングの世界vol.37】#122 #VRアカデミア #DeepLearning

入出力をすべて自然言語にすることで、「汎用AI」に近づいたモデルが T5 です。
学習方策の徹底的な比較を通して、Transformer の学習法のベストを探求する内容は是非一読の価値あり!

▼参考文献
Raffel, Colin, et al. "Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer.&quo...
入出力をすべて自然言語にすることで、「汎用AI」に近づいたモデルが T5 です。
学習方策の徹底的な比較を通して、Transformer の学習法のベストを探求する内容は是非一読の価値あり!

▼参考文献
Raffel, Colin, et al. "Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer." arXiv preprint arXiv:1910.10683 (2019).
https://www.jmlr.org/papers/volume21/20-074/20-074.pdf
原論文!
ちょっと(?)長いけど、学習方法の徹底的な比較は圧巻。
これを理解できれば、Transformer は理解できたってことでいいんじゃないでしょうか。

【2019年版】自然言語処理の代表的なモデル・アルゴリズム時系列まとめ - Qiita https://qiita.com/LeftLetter/items/14b8f10b0ee98aa181b7
いろいろこれを参考にして動画を作っています

▼目次
00:00 OP
00:33 論文紹介と時代背景
03:33 Text-to-Textとは?
10:32 T5のモデル紹介
13:46 T5による検証結果の紹介

▼終わりに
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まとめ - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

まとめ

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