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問題の解答・解説ページ

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問題 No.507
Transformerのデコーダのみを使用し、圧倒的なパラメータ数と「few-shot学習」能力により、追加学習なしで多様なタスクをこなせる大規模言語モデルはどれか。

【正解の解説】

GPT-3

GPT-3は、Transformerのデコーダ部分を積み重ねて巨大化したモデルです。例を少し見せるだけで新しいタスクをこなす「few-shot学習」能力が画期的でした。

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【その他の選択肢の解説】

BERT

BERTは、Transformerのエンコーダ部分を使用し、文章の意味を深く読み取ることに長けたモデルであり、GPT-3とは目的や構造が異なります。

YOLO

YOLOは、画像をリアルタイムで認識して、どこに何があるかを即座に判定する物体検出のためのモデルです。

AlexNet

AlexNetは、深層学習が注目されるきっかけとなった画像認識モデルで、現在のTransformerとは世代も仕組みも異なります。