【知能情報研究室ラジオ】AIの成長から学ぶ脳の成長

Large scale Language Model　大規模言語モデル パターン認識が使われている例 テキスト（文字列）のパターンを認識 リンゴは（赤い、美味しい）、の確率は高い リンゴは（強い）、はあんまり確率が高くない といったトークン（単語）のパターンを学習します。 アテンション機構は、話題の中断（交通情報中に緊急気象ニュース）からの復活（再び交通情報に戻る）があっても学習できる仕組みです。 ChatGPTのGPTは、Generative Pretrained Transformerの省略形（生成的・事前学習・変換器）です。 ・膨大な学習パラメータ数 ・膨大な学習回数 が大事です。 人間の知能（脳）も同じような性質があります。 多くの神経細胞を多くの回数、働かせる。 音声配信と手書きノートを中心に、主体的な学習の螺旋階段を上っていきましょう！ Ambitiousな研究室メンバーと共に、私も頑張っていきたいと思います。 毎日、寝食の8時間以外の16時間の1パーセント、つまり、約10分、昨日の24時間より素敵な時間を増やしていきましょう！ まずは、音声配信を聴くためのイヤホンを準備したり、実験ノートやリサーチラボノートを準備したり、ノートを開ける机の面積を確保したり、毎日小さなことを積み重ねましょう。 音楽：BGMer http://bgmer.net

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