説明
最近の大規模言語モデル（LLM）の進歩により、その能力が大幅に向上し、AIが社会に統合される方法においてパラダイムの転換が生じました。 特にChatGPT、最新のバージョンであるGPT-4の場合、この進展は明白です。巨大なデータセットでトレーニングされたTransformerモデルの直接的なアプローチが、こんなにも驚異的な進歩を達成したことは興味深いです。これにより、概念的なレベルと技術的なレベルの両方で私たちの関心を引くはずです。
このミニワークショップでは、GPT-4の技術を紹介し、社会への影響について議論するチュートリアル形式の講演を提供することを目指しています。技術的な講演は、AIの研究者を対象にカスタマイズされています。
(*言語： 英語)
The workshop was held as follows:
Day 1 – June 30th
Day 2 – July 3rd
(*This video includes 4 talks for Day1.)
Time: 2:30 p.m. – 4:10 p.m. (JST)
00:00:07 Speaker: Matthias Weissenbacher
Title: Opening Remarks: Transformers and the Power of GPT4
00:25:32 Speaker: Noriki Nishida
Title: Introductory Talk: Standard supervision vs. context learning in NLP
01:04:03 Speaker: Benjamin Heinzerling
Title: Why can LMs learn in-context? An overview of current theories
01:34:31 Speaker: Koiti Hasida
Title: Future R&D directions of generative AI & social impacts
Presentation Document PDF(1.88MB)
