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NLPの探究- NLPの立ち上げ（ステップ＃2）を探る

最近、面接の一環として、2つの質問を探求するよう求められ、その過程で新しい概念を学びました以下に、2つの質問に対する私の解答を記載しますデータにはラベルが付いています...

NLPの探求 – NLPのキックスタート（ステップ＃3）

「以下は、特に単語の埋め込みについて、私が週間で学んだいくつかの概念です実際に手を動かして試してみましたので、その一部を近々シリーズとして共有します！ここで、サチン氏に感謝を述べたいと思います...」

NLPの探求- NLPのキックスタート（ステップ＃4）

お帰りなさい！シリーズを続けて、今回は（主に）POSタギングについてのメモを共有します特に、CENのサチン・クマール・S氏（アムリタ・コインバトール）に感謝したいと思います...

「カルロス・アルカラス vs. ビッグ3」

数十年にわたり、男子テニスはその支配的なビッグスリー、ロジャー・フェデラー、ラファエル・ナダル、ノバク・ジョコビッチと同義語となってきましたテニスにおいても他のどのスポーツにおいても、これはユニークな時代でありました...

物理情報ニューラルネットワークとシンボリック回帰を用いた微分方程式の発見

「微分方程式は物理システムの動的な振る舞いを捉え、理解するための強力なフレームワークとして機能します変数がお互いに関連しながらどのように変化するかを記述することで、彼らは提供します...」

サッカーにおけるゴールはどれくらいランダムであるのか？

サッカー（アメリカの読者のためのサッカー）は素晴らしいスポーツですそれが偶然にも世界で最も人気のあるスポーツであるわけではありませんサッカーは人々を一緒に集め、私たちの忙しい日常から離れるための言い訳です...

アンサンブル学習：決定木からランダムフォレストへ

「私たちは決定木モデルから話を始めます次に、アンサンブル学習について説明し、最後に、アンサンブルの上に作られたランダムフォレストモデルを説明します...」

「GETMusicに会ってください：統一された表現と拡散フレームワークで、統一された表現と拡散フレームワークを使用して任意の音楽トラックを生成できます」

近年、機械学習モデルを用いた音楽生成において、大きな進展がありました。しかし、結果に対する効率と実質的な制御を達成するためには、まだ課題が残っています。以前の試みでは、音楽表現とモデルアーキテクチャの限定により、困難に直面しました。ソースとターゲットトラックの組み合わせは非常に多岐にわたるため、包括的なトラック生成タスクを処理し、望ましい結果を生み出すことができる統一されたモデルが必要です。現在の記号的な音楽生成の研究は、採用される音楽表現に基づいて2つのカテゴリに分類できます。これらは、シーケンスベースとイメージベースです。シーケンスベースのアプローチは、音楽を離散トークンのシーケンスとして表現します。一方、イメージベースのアプローチは、ピアノロールを理想的な選択肢として、音楽を2Dイメージとして表現します。ピアノロールは、音符を水平線として表し、垂直位置が音の高さ、線の長さが音の長さを表します。任意のトラックを生成するための統一されたモデルの必要性に対応するため、中国の研究者チームは「GETMusic（GETはGEnerate music Tracksの略）」というフレームワークを開発しました。GETMusicは、入力を非常に理解し、トラックごとに音楽を生成することができます。このフレームワークでは、ユーザーはリズムを作成し、望ましいトラックに追加要素を追加することができます。このフレームワークは、ゼロから音楽を作成することができ、ガイド付きおよびミックストラックを生成することもできます。 GETMusicは、GETScoreと呼ばれる表現とGETDiffと呼ばれる離散拡散モデルを使用しています。GETScoreは、トラックを垂直に積み重ね、時間とともに水平に進行する2D構造でトラックを表します。研究者たちは、音楽の音符をピッチと長さのトークンで表現しました。GETDiffの役割は、トラックをランダムにターゲットまたはソースとして選択することです。GETDiffは、フォワードプロセスとデノイジングプロセスの2つのプロセスを行います。フォワードプロセスでは、GETDiffはトークンをマスキングして対象トラックを破損させ、ソーストラックは正しいグラウンドトゥルースとして保存します。一方、デノイジングプロセスでは、GETDiffは提供されたソースに基づいて、マスクされたターゲットトークンを予測することを学習します。研究者たちは、この革新的なフレームワークが、スクラッチから始めるか、ユーザーが提供するソーストラックに基づいて望ましいターゲットトラックを生成するための明示的な制御を提供することを強調しています。さらに、GETScoreは、短いマルチトラックの音楽表現として優れた性能を発揮し、モデルの学習プロセスを効率化し、調和豊かな音楽の生成を可能にします。また、この表現で使用されるピッチトークンは、多音的な依存関係を効果的に保持し、調和豊かな音楽作品の創造を促進します。トラックごとの生成能力に加えて、GETDiffの高度なマスクとデノイジングメカニズムにより、ゼロショットの埋め込みが可能になります。この注目すべき機能により、GETScore内の任意の位置でマスクされたトークンのシームレスなデノイジングが可能となり、創造性の限界を押し広げ、フレームワークの全体的な柔軟性を向上させることができます。全体的に、GETMusicは多くの他の類似したモデルを上回る性能を発揮し、ターゲットトラックと提供されたソーストラックのメロディ、リズム、構造の一致に優れています。研究者たちは、このフレームワークの潜在能力を探索し、特に歌詞を追加トラックとして組み込むことに焦点を当てています。この統合により、印象的な歌詞からメロディを生成する能力が可能になり、モデルの柔軟性と表現力をさらに高めることを目指しています。テキストと音楽の要素をシームレスに組み合わせることで、新たな創造的な可能性が開かれ、全体的な音楽体験が向上します。

大規模言語モデルの挙動を監視する7つの方法

自然言語処理の世界では、大規模言語モデル（LLM）の使用による急速な進化が見られています彼らの印象的なテキスト生成およびテキスト理解能力を通じて、LLMは...

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