2. アーキテクチャ：デコーダ型、エンコーダ型、エンコーダ・デコーダ型 LLMは、Transformerアーキテクチャを基盤にしています。 Transformerの中核は**自己注意機構（Self-Attention）**で、入力内のあらゆる位置同士が直接情報をやりとりできます。

こちらの書籍ですが、ありがたいことに監訳の金本さん（@kkatsuyoshi）からご献本いただきました！金本さんとは『AI王〜クイズAI日本一決定戦』というイベントでお世話になったことがあり、金本さんが参加者、私が運営委員という感じの関係です。 AI王 は ...

大規模な言語モデル(LLM) は、人間のようなテキストを生成し、質問に答え、言語関連の幅広いタスクを支援する際に優れた能力を実証することにより、自然言語処理 (NLP) の分野に革命をもたらしました。これらの強力なモデルの中核には、 デコーダのみの ...

T5GemmaはGemma 2をエンコーダ・ デコーダモデルに適応させたモデル。 T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models -Google Developers Blog The Gemma family is growing today. First up: T5Gemma , the new generation of ...

株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本 正宏、以下 FRONTEO）は、自社開発AIエンジン「KIBIT（キビット）」による自然言語処理において、分散表現*¹における特定のコーパス*²の特性や構造を維持したまま複数のコーパスを融合させる技術 ...