Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

PKSHA Technology (Bunkyo-ku, Tokyo) sẽ tổ chức "YANS2023" được tổ chức tại Asakusabashi Hulic Hall từ ngày 29 đến ngày 31 tháng 8 năm 2023. Tại Hội nghị chuyên đề lần thứ 18 (2023) của Hiệp hội thanh niên NLP (YANS), hai mô hình đạt độ chính xác cao về ``nhúng câu'', một phương pháp chuyển các câu văn bản, câu văn sang định dạng vector để máy tính dễ hiểu,` `Người Nhật Ông trình bày về ``mô hình nhúng câu chuyên dụng'' và ``mô hình nhúng câu tương thích đa ngôn ngữ''. Các mô hình này cũng có khả năng tương thích cao với việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) và sẽ được sử dụng làm thành phần quan trọng của ``PKSHA LLMS'' độc quyền của PKSHA trong tương lai. ``Mô hình nhúng câu dành riêng cho tiếng Nhật'' được phát triển để giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu tiếng Nhật. Bằng cách kết hợp dữ liệu liên quan đến nhiều nhiệm vụ khác nhau để tạo ra dữ liệu mới và áp dụng phương pháp học hai bước, nó có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như xác định sự giống nhau về nghĩa của các câu hoặc tìm kiếm các lĩnh vực mà chúng tôi chưa thể nghiên cứu được. kết quả bằng hoặc tốt hơn các phương pháp trước đó. Mô hình này được xuất bản dưới tên GLuCoSE (Nhúng câu tương phản dựa trên Luke chung). Mặt khác, ``mô hình nhúng câu đa ngôn ngữ'' được phát triển để cho phép xử lý thống nhất các ngôn ngữ trên toàn thế giới (tiếng Nhật, tiếng Anh, tiếng Trung, v.v.). Chúng tôi đã đề xuất `` Câu đa ngôn ngữ T5 '', một phương pháp mở rộng có thể xử lý các ngôn ngữ khác nhau một cách thống nhất và áp dụng `` LoRA '' có thể đào tạo các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn một cách hiệu quả. Kết quả là chúng tôi có thể đạt được hiệu suất vượt trội so với các phương pháp hiện có trong nhiều thử nghiệm khác nhau. PKSHA Technology đang nỗ lực triển khai xã hội nhiều loại AI khác nhau, bao gồm cả LLM, dựa trên tầm nhìn "đồng tiến hóa giữa con người và phần mềm". Dựa trên kết quả của nghiên cứu này, PKSHA LLMS sẽ được nâng cao, R&D và kinh doanh (Giải pháp AI/AI SaaS) sẽ được liên kết chặt chẽ hơn, đồng thời tiếp tục nỗ lực đẩy nhanh việc triển khai LLM về mặt xã hội.