NLP

Word2Vec（Skip-gram/CBOW）の理論と実装を解説

2026年2月25日 NLP

Word2Vec は、2013年に Mikolov らが提案した単語の分散表現（...

CBOW NLP Skip-gram Word2Vec 分散表現単語埋め込み

GPTのアーキテクチャと自己回帰生成を解説

2026年2月25日 NLP

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は...

GPT NLP Transformer Decoder 事前学習自己回帰言語モデル

ファインチューニングと転移学習の理論を解説

2026年2月25日 NLP

転移学習（Transfer Learning）とファインチューニング（Fine-...

BERT GPT NLP ファインチューニング事前学習特徴抽出転移学習

GloVeの理論と単語ベクトルの導出を解説

2026年2月25日 NLP

GloVe（Global Vectors for Word Representa...

GloVe NLP 共起行列分散表現単語埋め込み行列分解

BERTのアーキテクチャと事前学習を解説

2026年2月25日 NLP

BERT（Bidirectional Encoder Representatio...

BERT MLM NLP NSP Transformer ファインチューニング事前学習

トークナイゼーション（BPE/WordPiece/SentencePiece）を解説

2026年2月25日 NLP

自然言語処理（NLP）において、テキストをモデルに入力するための最初のステップが...

BPE NLP SentencePiece WordPiece サブワードトークナイゼーション

BPE・WordPiece・SentencePieceを比較して理解する

2026年2月18日 NLP

トークナイゼーション（Tokenization）は、テキストを機械学習モデルが処...

BPE SentencePiece Transformer WordPiece トークナイゼーション自然言語処理

言語モデルとパープレキシティを理解する

2026年2月17日 NLP

言語モデル（Language Model）は、テキストの確率分布をモデル化する機...

パープレキシティ深層学習確率自然言語処理言語モデル評価指標

交差エントロピー損失の数学的導出とNLPへの応用

2026年2月16日 NLP

交差エントロピー（Cross-Entropy）は、自然言語処理における最も基本的...

交差エントロピー分類損失関数深層学習自然言語処理言語モデル

プロンプトエンジニアリングの基礎と実践テクニック

2026年2月13日 NLP

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）は、大規模言語...

GPT LLM プロンプトエンジニアリング大規模言語モデル自然言語処理

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