【NLP】2018年〜2020年頃の主要技術

# 【RoBERTa】
RoBERTaは、Facebook AI Research（FAIR）によって開発された自然言語処理（NLP）のための事前学習言語モデルです。RoBERTaは、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）モデルをベースにしていますが、より大規模なコーパスを使用し、学習アルゴリズムの最適化を行うことで、BERTよりも高い性能を発揮します。

## 特徴：
RoBERTaは、事前学習において以下の特徴を備えています。

- 大規模なコーパス：RoBERTaは、Wikipedia、BookCorpus、Common Crawlなどの大規模なコーパスを使用しています。これにより、RoBERTaはより広範な知識を獲得することができます。

- マスク言語モデル（Masked Language Model：MLM）：RoBERTaは、マスクされたトークンを予測するタスクであるMLMを使用して事前学習を行います。これにより、RoBERTaは文脈に基づいた語彙理解を獲得することができます。

- Next Sentence Prediction（NSP）：RoBERTaは、二つの文が与えられたときに、それらが順番通りに現れるかどうかを予測するNSPを使用して事前学習を行います。これにより、RoBERTaは文脈を理解し、文脈に基づいた表現を学習することができます。

## 進化したところ：
RoBERTaはBERTに比べて以下の進化を遂げています。

- 学習アルゴリズムの最適化：RoBERTaでは、BERTに比べてより長いトレーニング時間、より大きなバッチサイズ、より高い学習率などの最適化が行われています。

- マスク処理の変更：RoBERTaでは、BERTのMLMタスクで使用されていたマスク処理が変更され、予測するトークンのマスクをランダムに選択するようになりました。これにより、RoBERTaはより広範な文脈での語彙理解を獲得することができます。

- 学習データの前処理の変更：RoBERTaでは、BERTに比べてより強力な前処理が行われています。例えば、テキスト中の改行文字やHTMLタグなどが削除され、よりクリーンなテキストデータが得られます。

## 評価方法：
RoBERTaは、一般的なNLPタスクにおいて、高い性能を発揮しています。以下は、RoBERTaの評価結果の例です。

- GLUEベンチマーク：RoBERTaは、General Language Understanding Evaluation（GLUE）ベンチマークにおいて、90.7％という高いスコアを獲得しています。GLUEは、自然言語処理の様々なタスクに対する性能を測定するためのデータセットです。

- SQuAD v2.0：RoBERTaは、Stanford Question Answering Dataset（SQuAD）v2.0において、F1スコア90.9％を獲得しています。SQuADは、機械読解のためのデータセットです。

## 実用範囲：
RoBERTaは、自然言語処理の様々なタスクに使用されます。以下は、RoBERTaが使用される可能性のあるいくつかの例です。

- 機械翻訳：RoBERTaは、機械翻訳のための言語モデルとして使用されます。RoBERTaを使用することで、より自然な翻訳が得られる可能性があります。

- 文書分類：RoBERTaは、文書分類のための言語モデルとして使用されます。RoBERTaを使用することで、より正確な文書分類が可能になります。

- 情報抽出：RoBERTaは、情報抽出のための言語モデルとして使用されます。RoBERTaを使用することで、より高度な情報抽出が可能になります。

RoBERTaは、自然言語処理において高い性能を発揮することが知られています。RoBERTaを使用することで、様々な自然言語処理タスクにおいてより正確な結果が得られる可能性があります。

# 【GPT-3】

## 特徴：
GPT-3は、OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、規模や性能が大幅に向上した前作のGPT-2に比べて、より高度で精度の高い自然言語処理を可能にする特徴があります。GPT-3は、最大1750億個のパラメータを持つモデルであり、様々な自然言語タスクで人間に近い性能を発揮します。その他の特徴として、大量のトレーニングデータによる高精度なテキスト生成、ゼロショット学習による新しいタスクへの対応能力、および高速な推論処理などが挙げられます。

## 進化したところ：
GPT-3は、前作のGPT-2に比べて多くの進化があります。最も大きな進化は、規模の拡大です。GPT-3は、前作のGPT-2の10倍以上のパラメータ数を持ち、これによって、より大規模なトレーニングデータセットを使用してモデルをトレーニングすることができます。その結果、より自然な文章生成やより高度な自然言語タスクの解決が可能になりました。また、GPT-3は、ゼロショット学習の性能が向上し、未知のタスクに対しても高い性能を発揮することができます。

## 評価方法：
GPT-3の評価には、主に人間と同等以上の自然言語処理の精度を測定する自然言語生成タスクや、問題解決能力を測定するテキストベースのQAタスクなどが用いられます。一般的に、これらのタスクにおける精度や速度、およびモデルのパフォーマンスの安定性が評価の指標となります。GPT-3は、これらの評価指標において、非常に高い性能を発揮することが報告されています。

## 実用範囲：
GPT-3は、自然言語処理の幅広い分野で活用されています。例えば、文章生成、文書生成、翻訳、質問応答、自然言語対話、要約、クエリ応答、文章分類、感情分析、類似性検索などがあります。これらの分野での応用においては、GPT-3は自然言語処理の応用範囲を大幅に拡大しています。例えば、自動文章生成、自動対話システム、機械翻訳、自動要約、自動翻訳、検索エンジン、音声認識、自動校正、クリエイティブなテキスト生成、メール自動返信、チャットボット、AIアシスタント、音声アシスタントなどがあります。これらの応用において、GPT-3は、高度な自然言語処理によって、人間に近い品質の自動化を実現することができます。

# 【Scaling Law】

## 特徴：
Scaling Lawとは、系の大きさや時間、温度などの物理量がどのように変化しても、その物理量に関連する他の物理量が同じ割合で変化することを示す法則です。これは、自己相似性（self-similarity）と呼ばれる特性を持ちます。例えば、自然界に存在する多くの現象はScaling Lawに従っています。例えば、流体力学の分野においては、物質の粘度と密度は常に比粘度と呼ばれる定数で割ることで同じ割合で変化することがわかっています。

## 進化したところ：
Scaling Lawは、統計物理学の分野で最初に提唱されました。その後、物理学、生物学、社会科学などの様々な分野で応用されるようになりました。特に、生物学においては、身体の大きさと代謝率の関係を表す「クベールの法則」がScaling Lawの一例として知られています。

## 評価方法：
Scaling Lawは、実験やシミュレーションによって検証することができます。例えば、物質の流れのシミュレーションを行い、物質の密度と粘度の関係がScaling Lawに従うことを確認することができます。

また、Scaling Lawは、数学的な手法を用いて導出することができます。例えば、次元解析と呼ばれる手法を用いることで、物理量がどのように組み合わされるとScaling Lawが成立するかを導き出すことができます。

## 実用範囲：
Scaling Lawは、様々な分野で応用されています。物理学においては、物質の流れや物質の拡散などの現象の解明に応用されます。生物学においては、身体の大きさと代謝率の関係や、個体群の成長などの現象を説明するために応用されます。社会科学においては、都市の規模とインフラストラクチャーの関係や、企業の規模と利益の関係などを説明するために応用されます。