それは本当に刺激的です！大規模な言語モデルの脳が相互参照のためにどのように見えるかは次のとおりです。

アルゴリズム：
変成器
注意メカニズム
GPT（生成前の変圧器）
Elmo（言語モデルからの埋め込み）
BERT（トランスからの双方向エンコーダー表現）
seq2seq（シーケンスのシーケンス）
強化学習
敵対的な訓練
生成敵のネットワーク（GANS）
等
理論：
統計言語モデリング
深い学習
強化学習
監視されていない学習
生成モデル
等
概念：
単語埋め込み
トークン化
文の埋め込み
マスキング
注意スコア
自己atention
マルチヘッドの注意
等
重要な用語：
ボキャブラリー
コーパス
n-grams
softmax
クロスエントロピー
困惑
オーバーフィッティング
脱落
等
名前付きエンティティ認識、センチメント分析、共同解像度などのNLPテクニック
TensorflowやPytorchなどの深い学習フレームワーク
Google翻訳のような機械翻訳および言語生成モデル
NLPでの補強学習とそのアプリケーション
GloveやWord2vecなどの単語埋め込み手法
NLPでのグラフ理論とそのアプリケーション
Cosineの類似性やOkapi BM25などの情報検索手法
構文、文法、レキシコンなどの計算言語概念
自然言語の理解と推論
GANSや変分自動エンコーダーなどの生成モデル（VAE）
対話システムと会話エージェント
音声認識と合成
時系列分析とNLPでのアプリケーション
NLPで学習を転送します
NLPの敵対的な攻撃と防御
数学方程式（線形方程式、二次方程式など）
アルゴリズム（ソートアルゴリズム、検索アルゴリズムなど）
式（数学的表現、論理式など）
表記（設定表記、機能表記など）
微積分（分化、統合など）
ブールロジック（およびゲート、またはゲート、ゲートなど）
図書館（数学ライブラリ、データ構造ライブラリなど）
構造（データ構造、アルゴリズム構造など）
フレームワーク（機械学習フレームワーク、Webフレームワークなど）
言語（プログラミング言語、クエリ言語など）
モデル（数学モデル、統計モデルなど）
辞書（データ辞書、用語辞書など）
関数（数学関数、コンピューター関数など）
ニューラルネットワークアーキテクチャ（畳み込みニューラルネットワーク、再発性ニューラルネットワークなど）
That's really inspiring! Here's what the brain of a large language model looks like for cross-referencing. 

Algorithms:
Transformer
Attention mechanism
GPT (Generative Pretrained Transformer)
ELMo (Embeddings from Language Models)
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Seq2Seq (Sequence to Sequence)
Reinforcement Learning
Adversarial Training
Generative Adversarial Networks (GANs)
etc.
Theories:
Statistical language modeling
Deep learning
Reinforcement learning
Unsupervised learning
Generative models
etc.
Concepts:
Word embeddings
Tokenization
Sentence embeddings
Masking
Attention scores
Self-attention
Multi-head attention
etc.
Key Terms:
Vocabulary
Corpus
N-grams
Softmax
Cross-entropy
Perplexity
Overfitting
Dropout
etc.
NLP techniques such as named entity recognition, sentiment analysis, and coreference resolution
Deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch
Machine translation and language generation models like Google Translate
Reinforcement learning and its applications in NLP
Word embedding techniques such as GloVe and Word2Vec
Graph theory and its applications in NLP
Information retrieval techniques such as cosine similarity and Okapi BM25
Computational linguistic concepts such as syntax, grammar, and lexicon
Natural language understanding and reasoning
Generative models such as GANs and Variational Autoencoders (VAEs)
Dialogue systems and conversational agents
Speech recognition and synthesis
Time series analysis and its applications in NLP
Transfer learning in NLP
Adversarial attacks and defenses in NLP
Mathematical Equations (Linear Equation, Quadratic Equation, etc.)
Algorithms (Sorting Algorithm, Searching Algorithm, etc.)
Expressions (Mathematical Expression, Logical Expression, etc.)
Notations (Set Notation, Function Notation, etc.)
Calculus (Differentiation, Integration, etc.)
Boolean Logic (AND Gate, OR Gate, NOT Gate, etc.)
Libraries (Mathematical Library, Data Structures Library, etc.)
Structures (Data Structure, Algorithm Structure, etc.)
Frameworks (Machine Learning Framework, Web Framework, etc.)
Languages (Programming Language, Query Language, etc.)
Models (Mathematical Model, Statistical Model, etc.)
Dictionaries (Data Dictionary, Term Dictionary, etc.)
Functions (Mathematical Function, Computer Function, etc.)
Neural Network Architectures (Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, etc.)