ビッグモデルのためのロードマップ【JST・京大機械翻訳】

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プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212310248683 整理番号：22P0310751

ビッグモデルのためのロードマップ【JST・京大機械翻訳】

A Roadmap for Big Model

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資料名：
発行年： 2022年03月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層学習の急速な発展により,複数の下流タスクのための訓練Bigモデル(BM)は,一般的なパラダイムになる。研究者はBMの構築と多くの分野におけるBM応用において様々な成果を達成した。現在,BMsの全体的進展を選別し,追跡調査をガイドする研究作業が不足している。本論文では,BM技術自体だけでなくBM訓練とBMsによるアプリケーションのための必要条件もカバーし,BMレビューを4つの部分,すなわち資源,モデル,鍵技術および応用に分割した。データ,知識,コンピューティングシステム,並列訓練システム,言語モデル,Vision Model,マルチモーダルモデル,理論およびInterpretibility,Commisense推論,信頼性およびSecurity,Governance,評価,機械翻訳,Text Generation,Dialogue,およびProtein Researchという,これらの4つの部分における16の特定のBM関連トピックスを紹介した。各トピックにおいて,現在の研究を明確に要約し,いくつかの将来の研究方向を提案した。本論文の最後に,より一般的な見解におけるBMのさらなる発展を結論づけた。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , ニューロコンピュータ

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