-
本のレビュー
「BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門」を読んで
-
本のレビュー
「Python実践100本ノックシリーズ」を読んで|どんな人におすすめなのか
-
Pytorch
【Pytorch】nn.Linearの引数・ソースコードを徹底解説!
-
数学の疑問
【数学の疑問】マイナス×マイナス=プラスの納得できる考え方を徹底解説!
-
数学の疑問
【数学の疑問】確率は掛け算で求める根本的な理由をストーリーで徹底解説!
-
ウェブアプリケーション
論文をdeeplで翻訳しようとして改行が邪魔だった時に便利なウェブアプリを作ってみた!効率的に論文を読もう!
-
統計検定データサイエンス発展
独学で統計検定データサイエンス発展に合格!必要最低限どれくらいの知識があれば合格できるのかを解説!
-
言語モデル
データ分析・分類問題において分類精度が高いだけで良いのか?AIに分類根拠を説明させることはできる?WEBGPT・LaMDAを活用できないか考えてみた
-
言語モデル
【LaMDA】最大1370億のパラメータを持ち1.56兆語のデータで事前学習された対話に特化した自然言語モデル!論文の感想+LaMDAの活用方法を考えてみた
-
言語モデル
【WEBGPT】人間のようにウェブから回答を探してくるGPT-3のファインチューニングモデル!GPT-3をファインチューニングしたら何ができるのか?