メタが革新的なモデルAU-Netsを発表し、テキスト処理の方法を変革
メタの研究チームが革新的なアーキテクチャであるAU-Netを発表しました。これにより従来の単語分割技術の制限を突破しました。このモデルはバイトから直接学習し、自己回帰的なU-Net構造によってバイトを動的に組み合わせて多段階の順序表現を作成します。収縮パスではバイトを意味ユニットに圧縮し、拡張パスでは情報の復元と細部の統合を行います。ジャンプ接続を活用して局所特徴を保持します。複数段階のプーリング戦略により、単語境界や語句レベルで意味を抽出し、複数の線形アップサンプルによって情報の統合を最適化します。自己回帰生成メカニズムによりテキストの連続性を確保し、推論効率を大幅に向上させます。このアーキテクチャ
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