【深層学習】GPT-3 ② 限界と今後の研究テーマ【ディープラーニングの世界vol.40】#126 #VRアカデミア #DeepLearning

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公開日: 2022年1月21日

GPT-3 の限界と、その先の研究テーマについて紹介します。
GPT-3 は簡単な計算なら出来ちゃってすごい！　けど、まだできないことも多いので、そこを改善したら論文になるかも！(^o^)

①概要編
②限界 & 研究テーマ編 ← 今日はここ！
③社会的影響編

1本目：https://www.youtube.com/watch?v=CBZWzQVcXE4&list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP&index=40

▼参考文献
Brown, Tom B., et al. "Language models are few-shot learners." arXiv preprint arXiv:2005.14165 (2020).
https://arxiv.org/abs/2005.14165
原論文！　濃厚！　超長いです。
読むのは、プロ以外、、そこまで、、、おすすめしません、、、、、、（笑）

【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
00:20 3. Few-Shot, One-Shot, Zero-Shot
06:25 研究の背景にある思想
09:39 4. GPT-3の性能

▼終わりに
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