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GPT-2

ディープラーニングの手法 音声処理と自然言語処理分野 GPT-2

GPT-2は、GPT-1に続いて2019年2月にOpenAIから発表された、文章生成を行う言語モデルである。従来のGPT-1と比較し、以下の点が特徴である。

  • パラメータ数: 15億個（10倍に増加）
  • 訓練データ（言語コーパス）: 800万のページ。約6億7千万文。（10倍に増加）
  • さらに大きな言語コーパスでの学習により、特定のタスクへのファインチューニングは行わなくても、zero-shot学習やfew-shot学習で高い精度を実現。しかし、長文に対する返答では、ファインチューニングなしでの精度は今ひとつ。
  • アテンション機構の利用により、入力テキストの中から最も関連性が高いと予測される部位に選択的に焦点を当てることが可能に。（RNN／CNN／LSTMに基づくモデルであったGPT-1よりも高性能に）

クイズ

文章を生成する言語モデルであるGPT-2は、チャットボットや記事の執筆等様々なタスクに応用可能である。開発元のOpenAIはGPT-2の公開に懸念を示したが、その要因として最も不適切な選択肢を1つ選べ。
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    OpenAIはGPT-2の高性能さ故に悪意のあるユーザーに利用されることを懸念しました。再学習すれば特定の思想を擁護するように調整することも可能であり、OpenAIは当初パラメータ数を限定した縮小版のGPT-2を公開しました。

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