Engineering A Large Language Model From Scratch

要約

自然言語処理 (NLP) における深層学習の普及により、驚くべき熟練度で人間の言語を理解し、生成できる革新的なテクノロジーの開発とリリースが行われています。
Transformer ベースのニューラル ネットワークである Atinuke は、独自の構成を利用することでさまざまな言語タスク全体のパフォーマンスを最適化します。
このアーキテクチャは、入力と出力の間に意味のある類似性を引き出すためのアテンション メカニズムを備えた連続データを処理するレイヤーを織り交ぜます。
トポロジの構成とハイパーパラメータ調整により、特徴を抽出し、複雑なマッピングを学習することで人間のような言語をエミュレートできます。
Atinuke はモジュール式で拡張可能で、既存の機械学習パイプラインとシームレスに統合されます。
ソフトマックス、エンベディング、マルチヘッド アテンションなどの高度な行列演算により、テキスト、音響、視覚信号の微妙な処理が可能になります。
最新の深層学習技術をソフトウェア設計原理および数学理論と統合することにより、このシステムは、解釈可能性と堅牢性を維持しながら、自然言語タスクで最先端の結果を達成します。

要約(オリジナル)

The proliferation of deep learning in natural language processing (NLP) has led to the development and release of innovative technologies capable of understanding and generating human language with remarkable proficiency. Atinuke, a Transformer-based neural network, optimises performance across various language tasks by utilising a unique configuration. The architecture interweaves layers for processing sequential data with attention mechanisms to draw meaningful affinities between inputs and outputs. Due to the configuration of its topology and hyperparameter tuning, it can emulate human-like language by extracting features and learning complex mappings. Atinuke is modular, extensible, and integrates seamlessly with existing machine learning pipelines. Advanced matrix operations like softmax, embeddings, and multi-head attention enable nuanced handling of textual, acoustic, and visual signals. By unifying modern deep learning techniques with software design principles and mathematical theory, the system achieves state-of-the-art results on natural language tasks whilst remaining interpretable and robust.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google