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1. 定義と概要 言語理解タスクとは、自然言語処理においてコンピュータが文章の意味をどれだけ正確に把握できるかを測定するために設計されたタスク群の総称です。単一…

1. 定義と概要 自然言語推論（NLI）とは、「前提（Premise）」と「仮説（Hypothesis）」という2つの文が与えられたとき、両者の関係を「含意」「…

1. 定義と概要 固有表現抽出とは、文章の中からあらかじめ定められた種類の固有表現（人名・地名・組織名・日付表現・時間表現・金額表現・割合表現・固有物名など）を…

1. 定義と概要 マルチモーダル学習とは、テキスト・画像・音声・動画といった異なる種類のデータ、すなわちモダリティ（画像・テキスト・音声・動画など、情報の種類を…

1. 定義と概要 マルチエージェント強化学習（MARL）とは、同一の環境の中で複数のエージェントが同時に相互作用しながら、それぞれ試行錯誤によって方策（ポリシー…

1. 定義と概要 形態素解析とは、文章を意味を持つ最小単位である形態素に分割し、各形態素に品詞などの情報を付与する処理です。形態素は、それ以上細かく分けると意味…

1. 定義と概要 モデルフリーとは、強化学習において環境モデル（状態遷移確率と報酬関数を予測する関数）を推定せず、環境との相互作用から得られる経験（状態・行動・…

1. 定義と概要 モデルベース（モデルベース強化学習）とは、エージェントが環境モデル（ある状態で行動を取ったときに次にどう状態が変わり、どんな報酬がもらえるかを…

1. 定義と概要 MLM（Masked Language Model）とは、日本語ではマスク言語モデルとも呼ばれ、入力文中の一部の単語（トークン。文章をモデルが…

1. 定義と概要 Megatron-LMとは、NVIDIAが2019年に発表した学習フレームワーク（AIモデルを学習させるための土台となるソフトウェア）です。論…