AIで論文を読む: A Structural Probe for Finding Syntax in Word Representations

単語表現空間における構文木構造の埋め込みに関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

• Hewitt, J., & Manning, C. D. (2019). A Structural Probe for Finding Syntax in Word Representations. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), pages 4129–4138, Minneapolis, Minnesota. Association for Computational Linguistics.

【注意】AI の説明には誤りが含まれる可能性があり、正確さは保証できません。詳細は原論文を確認してください。

AIで論文を読む: Linguistic knowledge and transferability of contextual representations

文脈的単語表現の転移可能性に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

• Liu, N. F., Gardner, M., Belinkov, Y., Peters, M. E., & Smith, N. A. (2019). Linguistic knowledge and transferability of contextual representations.

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AIで論文を読む: BERT rediscovers the classical NLP pipeline

BERT の解釈可能性に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

• Tenney, I., Das, D., & Pavlick, E. (2019). BERT rediscovers the classical NLP pipeline.

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AIで論文を読む: BERT: Pre-training of deep bidirectional Transformers for language understanding

Google が開発した言語モデル BERT に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

• Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional Transformers for language understanding.

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AIで論文を読む: Improving language understanding by generative pre-training

初代 GPT に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

• Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training.

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AIで論文を読む: DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

• DeepSeek-AI, Liu, A., Feng, B., Xue, B., Wang, B., Wu, B., … Pan, Z. (2024). DeepSeek-V3 Technical Report.

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AIで論文を読む: DeepSeek-Coder-V2

DeepSeek-Coder-V2 に関する論文を Gemini Paper Summarizer で要約しました。

• DeepSeek-AI, Zhu, Q., Guo, D., Shao, Z., Yang, D., Wang, P., … Liang, W. (2024). DeepSeek-Coder-V2: Breaking the barrier of closed-source models in code intelligence.

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