Kaggle - LLM Science Exam
技術をさらに磨くために、KaggleでのLLMモデルに関するコンペティションに参加しました。この経験から、Rerankingや検索データのData augmentationなど、多くの知見を得ることができました。
ZHENXUAN YU
東京
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ZHENXUAN YU
stay hungry stay foolish
自然言語処理に対して強い興味を持っており、特にChatGPTに関連する技術に熱心に取り組んできました。この分野における最新の進歩を常に追い求め、学習と実践を繰り返しています。
Personal Achievements
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- Kaggle- LLM - Detect AI Generated Text
人工知能が生成したテキストを検出するコンテストに参加しています。このコンテストは、AIが生成したテキストと人間が書いたテキストを区別する能力を試すことを目的としています。最新の機械学習技術と自然言語処理の手法を使用して、この挑戦に取り組んでいます。このコンテストは、AIと人間の言語の境界を探求する貴重な機会を提供し、未来のテクノロジーにおける人間の役割を深く理解するための重要なステップです。
- Kaggle - LLM Science Exam
技術をさらに磨くために、KaggleでのLLMモデルに関するコンペティションに参加しました。この経験から、Rerankingや検索データのData augmentationなど、多くの知見を得ることができました。
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Ambition
In the future
大規模言語モデルの独立研究を行っており、MicrosoftのPhiを使用して知識をモデルに組み込むためのFine-tuningを行っています。Hugging Faceと私のGitHubページに公開する予定です。
立教大学大学院(修士課程)2 years
人工知能科学研究科
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大学院で研究するテーマは「Diffusionにより自然言語処理」です。Diffusion モデルの本身の拡散プロセスが文章生成において、自然に文章を生成するための特長を持っている可能性がある。これは言語の進化を模様化することができるため、生成された文章がより自然で連続的になるからである。評価実験によって Diffusion ベースのチャットロボットモデルを使って、事前
同志社大学4 years
理工学部情報システムデザイン学科
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大学時代から人工知能に深い興味を抱いており、多くの人工知能関連の講座を選択し、Python、PyTorchを学び、GitHubのソースコードを研究してプログラミング技術を磨いてきました。 毎日、自然言語処理分野の最新の論文を読み、GitHubのコードを参考に実践しています。また、Transformersのフレ
Hidden: Education and Experience
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