Tatsuya Amano @tatsuya_amano 英語が母語でない研究者はどれ程の不利益を被っているのでしょうか。日本を含む8か国での調査によって、論文読解・執筆・出版、発表準備や国際学会参加を行う際に、英語ネイティブ話者に比べて非ネイティブは非常に大きな時間や労力を費やしていることを定量化しました。 doi.org/10.1371/journa… pic.twitter.com/88KfiBFPN9 2023-07-19 05:40:26 リンク journals.plos.org The manifold costs of being a non-native English speaker in science This study reveals that non-native English speakers, especially early in their care
試作したモデルは、プロンプトを途中まで入力すると、大規模言語モデルが続きのテキストを生成する。ファインチューニング、強化学習などは実施しておらず、「性能面ではChatGPTなどと比較できるレベルではない」ものの、日本語でのやり取りが可能な水準には達したという。ただし、事実と異なる内容や意味をなさないテキストを生成することも確認しているとする。 また、現在「GPT-3」と同規模となる1790億パラメータを持つモデルの事前学習をスタート。学習用テキストの大規模化にも取り組んでいるという。さらに、民間企業、大学、国立研究所などとの共同研究を拡大し、安全に活用できる大規模言語モデルの研究開発に産学官連携して取り組む予定としている。 NICTは、2018年にGoogleが発表した言語モデル「BERT」をもとに、独自に収集した日本語のWebテキストを用いて識別系言語モデルを構築。Web情報分析システム
MMatsunaka @mana613 そういえば、理系向けの教養科目の「法学」を担当すると、質疑の8割程度は、「一義的で機械的に当てはめが可能な形でルールを書き切る」ことの不可能性を実に色々な形で説明することになる(授業なので別に悪い話でもなんでもない)。面白いことに、文系向けではこの手の質問はグッと減る。 2022-11-15 00:11:02 MMatsunaka @mana613 文脈上うまくいけば、「一義的で機械的に当てはめが可能な形でルールを書き切る」必要条件(の一部かもしれない)として、1)起きうる事情全てを予見できること、2)曖昧さを排しつつ現実を記述できる言語を開発することを挙げて、これにこだわると凄まじい前提を置くことになるよという話をする。 2022-11-15 00:13:38 MMatsunaka @mana613 もちろん、個別に予測が成り立ちやすく、言語でうま
平野暁人/HIRANO Akihito @aki_traducteur DeepL翻訳は異様に自然な訳文を提示してくるが、よく読むとうまく処理しきれなかった箇所を勝手に切り貼りして辻褄を合わせているのがわかる。つまり「正確さ」を犠牲にして「自然」に振る舞っている。このことから、機械翻訳は高い語学力がなければ使いこなせない、という逆説的な真理が導かれる。 2022-09-10 01:30:49 リンク www.DeepL.com DeepL Translate: The world's most accurate translator Translate texts & full document files instantly. Accurate translations for individuals and Teams. Millions translate with DeepL ev
Joy Watson Taniguchi @JoyTaniguchi 🇺🇸🇯🇵 Sociolinguist. Endangered Languages and Dialects. Shizuoka Institute of Science and Technology. 社会言語学/危機言語・方言 Yokohama DeNA Baystars. Posts are my own. joytaniguchi.com Joy Watson Taniguchi @JoyTaniguchi 今、学生が行っているオノマトペ(擬音語・擬態語)の調査が本当におもしろい。絵を見て空所にオノマトペを入れる問題で、日本語母語話者は9割以上が同じオノマトペを記入するところ、学習者(主に留学生)は見事に回答がバラバラ。100人近くに調査して、ほぼ全員が異なる回答、という設問もある。 2022-06-25
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