【深層学習】Scaling Law - 大きい Transformer は強い【ディープラーニングの世界vol.38】#123 #VRアカデミア #DeepLearning
高評価: 308件
再生: 9,344回
公開日: 2021年12月10日
大きい Transformer はすごい。もっと大きい Transformer はもっとすごい。
GPT-3 や、近年の巨大言語モデル研究につながる偉大な研究です!
ここまではっきり熱力学的(?)な性質出ると面白いですよね。▼参考文献
Kaplan, Jared, et al. "Scaling laws for neural language models." arXiv preprint arXiv:2001.08361 (2020).
https://arxiv.org/abs/2001.08361
原論文!!!
グラフがきれい!!!!!見て!!!!!!!!Scaling Law な小猫遊さん
https://twitter.com/jaguring1/status/1385447598006292488?t=cGEjUp1WsyY1Gh99wsPWcg&s=19
https://twitter.com/jaguring1/status/1413725445166563329?t=m4NAF0mcZeOqYl9rykCYtg&s=19【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
そのうち出すよ!▼終わりに
ご視聴ありがとうございました!
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ!
お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や TwitterのDMからお願い致します。AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top
動画生成:AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集:AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )=======
Logo: TEICAさん ( https://twitter.com/T_E_I_C_A )
Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519
Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa )
説明文の続きを見る
自然言語処理シリーズ
- ▲ 前の10件を見る
- 【深層学習】XLNet 前編 - BERT の事前学習を工夫して強くなりました【ディープラーニングの世界vol.34-1】#114 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】XLNet 後編 - 事前学習と推論時のモデルの違いを押さえよう【ディープラーニングの世界vol.34-2】#115 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】RoBERTa - データと学習方法だけで XLNet を超えたモデル【ディープラーニングの世界vol.35】#118 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】ALBERT - BERT の軽量版!Multi-Head Attention の新たな可能性【ディープラーニングの世界vol.36】#119 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【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
- 【深層学習】Scaling Law - 大きい Transformer は強い【ディープラーニングの世界vol.38】#123 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-1 モデルと Sparse Transformer について【ディープラーニングの世界vol.39】#124 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-2 追加学習なしでタスクに対応する仕組み【ディープラーニングの世界vol.39-2】#125 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【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
- 【深層学習】GPT-3 ③ 社会的影響編 - AIを誤用しないために【ディープラーニングの世界vol.41】#127 #VRアカデミア #DeepLearning
Deep Learning の世界
深層学習について、その基礎から GPT シリーズまでを解説しています。 今後、ChatGPT 以降の発展を追加予定です。
- ▲ 前の10件を見る
- 【深層学習】XLNet 前編 - BERT の事前学習を工夫して強くなりました【ディープラーニングの世界vol.34-1】#114 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】XLNet 後編 - 事前学習と推論時のモデルの違いを押さえよう【ディープラーニングの世界vol.34-2】#115 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】RoBERTa - データと学習方法だけで XLNet を超えたモデル【ディープラーニングの世界vol.35】#118 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】ALBERT - BERT の軽量版!Multi-Head Attention の新たな可能性【ディープラーニングの世界vol.36】#119 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【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
- 【深層学習】Scaling Law - 大きい Transformer は強い【ディープラーニングの世界vol.38】#123 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-1 モデルと Sparse Transformer について【ディープラーニングの世界vol.39】#124 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-2 追加学習なしでタスクに対応する仕組み【ディープラーニングの世界vol.39-2】#125 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【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
- 【深層学習】GPT-3 ③ 社会的影響編 - AIを誤用しないために【ディープラーニングの世界vol.41】#127 #VRアカデミア #DeepLearning
アイシア動画
- ▲ 前の10件を見る
- 【深層学習】RoBERTa - データと学習方法だけで XLNet を超えたモデル【ディープラーニングの世界vol.35】#118 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】ALBERT - BERT の軽量版!Multi-Head Attention の新たな可能性【ディープラーニングの世界vol.36】#119 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【数量化III類の数理③】特異値分解とはなにか【数量化理論 - 数理編 vol. 7】 #120 #VRアカデミア
- 【数量化III類の数理④】謎の固有値問題は特異値分解による往復移動なのだ【数量化理論 - 数理編 vol. 8】 #121 #VRアカデミア
- 【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
- 【深層学習】Scaling Law - 大きい Transformer は強い【ディープラーニングの世界vol.38】#123 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-1 モデルと Sparse Transformer について【ディープラーニングの世界vol.39】#124 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-2 追加学習なしでタスクに対応する仕組み【ディープラーニングの世界vol.39-2】#125 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【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
- 【深層学習】GPT-3 ③ 社会的影響編 - AIを誤用しないために【ディープラーニングの世界vol.41】#127 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【数量化IV類の数理】対称行列を直交行列で対角化するだけです【数量化理論 - 数理編 vol. 9】 #128 #VRアカデミア
- ▼ 次の10件を見る
ラッキー動画
ラッキー動画とは登録されている全動画の中からランダムに選ばれた動画です。運命の出会いかも?!
人気のチャンネル
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」のチャンネルでは主に ①大学講座:大学レベルの理系科目 ②高校講座:受験レベルの理系科目 の授業動画を...
1,260,000人
648本
251,952,383回
2,999,112件
【楽しい授業動画】あきとんとん
ただの塾講師。 勉強が苦手な人のために,動画をあげていきたいと思います。 気付いたら,勉強の知識が入っていた!!ってぐらい楽しい授業を目...
642,000人
935本
43,022,380回
864,533件
YouTube高校 / 日本史・世界史
日本中を回って撮影した映像で日本史解説の動画を作っています Twitter:Y_Eschool Instagram:You.ele....
630,000人
398本
124,980,430回
907,336件













