Bahdanau AttentionとLuong Attentionの違いを理論から実装まで完全解説
機械翻訳モデルに「この単語を訳すとき、原文のどこを見ればいいか」を教える仕組み ...
Cross-Attention（クロスアテンション）の理論と実装を完全解説
機械翻訳モデルに「I love cats」を入力したとき、デコーダが「猫」という...
マスク言語モデル（MLM）の理論と実装 — BERTを支える事前学習の仕組み
「彼は銀行に___を預けた」— この空欄に入る単語は何でしょうか。多くの人は「お...
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）の理論と設計思想を完全解説
翻訳、要約、感情分類、質問応答 — 自然言語処理（NLP）にはさまざまなタスクが...
RoBERTaの改良点と性能向上 — BERTの学習設定を最適化した設計判断
BERTのアーキテクチャを一切変えずに、学習の設定だけでどこまで性能を上げられる...
文脈付き埋め込み（ELMo→BERT）— 静的表現から文脈依存表現への進化
「彼は川のバンクに座った」と「彼はバンクにお金を預けた」— 日本語の「バンク」に...
BERTの仕組みと双方向Transformerの理論と実装
BERT（Bidirectional Encoder Representatio...
BPE・WordPiece・SentencePieceを比較して理解する
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...
言語モデルとパープレキシティを理解する
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...
交差エントロピー損失の数学的導出とNLPへの応用
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...