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GPT-3

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-3

GPT-3

GPT-3は、GPT-2に続いて2020年6月にOpenAIから発表された、文章生成を行う自己回帰型の言語モデルである。従来のGPT-2と比較し、以下の点が特徴である。

  • パラメータ数: 1750億個（およそ110倍に増加）
  • 訓練データ（言語コーパス）: 2048トークン長。570GB。（およそ15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ず、zero-shot学習やfew-shot学習で高い精度を実現。再学習用教師データの集積にかかる労力を削減
  • 構造は、DecoderのみのTransformerネットワーク。

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クイズ

2020年に公開され自然言語処理分野に大きな衝撃を与えた、OpenAiが開発した教師なし学習を用いたTransformer言語モデルとして最も適切な選択肢を 1 つ選べ。
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    GPT-3には1750億もの巨大なパラメータ数が存在し、大量のウェブの文章を訓練データとします。GPT-3は文を読んでその次にくる文を予想し、実際の文との誤差を小さくすることを繰り返すことで学習します。文章データだけを与えれば良いため教師なし学習に分類されます。

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