要約:
- 大規模言語モデルのスケーラビリティは注目すべきものであり、様々な活動を1つのモデルが処理できる。
- 自己回帰モデルはテキスト生成に使用され、GPT-3などのモデルがこれに該当。
- 大規模言語モデルはtransformersを利用し、文脈情報や長距離依存関係を捉える。
- エンコーダーデコーダーモデルは機械翻訳や要約、質問応答に使用され、Transformerがこれに基づく。
- 多言語モデルは複数の言語でテキストを処理・生成可能であり、XLMなどがその例。
- ハイブリッドモデルは複数のアーキテクチャの特徴を組み合わせて性能を向上させる。
感想:
大規模言語モデルの進化は驚異的であり、様々な自然言語処理タスクに活用されていることが分かる。自己回帰モデルやエンコーダーデコーダーモデルなど、異なるモデルの特徴や応用が示されており、それぞれのモデルが特定の課題やアプリケーションに適した性能を持っていることがわかる。さらなる研究と開発により、これらのモデルの能力向上が期待される。
元記事: https://aithority.com/machine-learning/types-of-llm/