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言語モデルの安全性と誤用に関する教訓
OpenAIが言語モデルの安全性と誤用対策に関する最新の知見を公開しました。
LLM
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BERT 101 - 最先端のNLPモデルを解説
Googleが開発したBERTは、自然言語処理の事前学習モデルです。
N
一部の数学オリンピック形式問題を解くAI
OpenAIがLean用のニューラル定理証明器を開発し、数学オリンピック形式の難問を解くことに成功しました。
Pythonで感情分析を始める
PythonとHugging FaceのTransformersライブラリを使って感情分析を行う方法が解説されました。
Hugging Face TransformersのWav2Vec2で大規模ファイルの自動音声認識を実現
Hugging Face TransformersのWav2Vec2モデルを使い、大規模な音声ファイルの自動音声認識（ASR）を効率的…
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言語モデルを指示に従うように調整する
OpenAIがユーザーの指示により良く従うInstructGPTモデルを開発し、APIのデフォルトとして展開しました。
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テキストとコードの埋め込みを導入
OpenAIがAPIに新しい埋め込みエンドポイントを導入しました。
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対照的な事前学習によるテキストとコードの埋め込み
OpenAIがテキストとコードの埋め込みモデルを公開し、様々なタスクで高性能を発揮。
Hugging Face TransformersでWav2Vec2をn-gramで強化
Hugging Face TransformersライブラリがWav2Vec2モデルのデコーディングにn-gram言語モデルを統合しました…
Hugging Face TransformersとAmazon SageMakerでGPT-J 6Bを推論デプロイ
Hugging Face TransformersとAmazon SageMakerを使って、大規模言語モデルGPT-J 6Bを推論用にデプロイする…
AutoNLPとProdigyによるアクティブラーニング
Hugging FaceのAutoNLPとProdigyを組み合わせたアクティブラーニングのワークフローが紹介されました。
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WebGPT: ウェブブラウジングによる言語モデルの事実正確性の向上
OpenAIがGPT-3をファインチューニングし、ウェブブラウザを使って質問への回答精度を高めました。