--- TWEET 1 --- ✨️LLMの原点！今週読むべき論文✨️ なぜ今、ニューラルネットワーク言語モデルの基礎論文を振り返るべきか？ それは現在のLLMブームを正しく理解するため！ --- TWEET 2 --- 初期の言語モデルは、n-gramモデルが主流で、単語の出現確率を統計的に計算していました。しかし、文脈の長期的な依存関係を捉えられず、表現能力に限界がありました。 --- TWEET 3 --- 「A Neural Probabilistic Language Model」(Bengio et al., 2003) は、単語を低次元ベクトルで表現し、ニューラルネットワークで文脈を学習する画期的な手法を提案！ これにより、より複雑な言語構造の学習が可能になりました。 --- TWEET 4 --- 単語の分散表現とニューラルネットによる言語モデルは、現在のLLMの根幹をなす技術です。過去と現在の繋がりを理解し、未来を創造しよう！ この分野の最新動向はSummarXivでチェック！