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神経が異なるニューロン間で情報をどのように転送するかを私に説明してもらえますか？
gpt
神経は、シナプスでの化学的および電気シグナル伝達を介してニューロン間で情報を伝達します。プロセスの仕組みは次のとおりです。

1.電気衝動がニューロンの終わりに達すると、そのニューロンのシナプス小胞からシナプス裂 -  2つのニューロン間の小さな空間への神経伝達物質と呼ばれる化学メッセンジャーの放出が引き起こされます。

2.神経伝達物質はシナプスの裂け目を横切って移動し、隣接するニューロンの受容体分子に結合します。

3.この結合により、イオンチャネルが隣接するニューロンを開閉します。これにより、そのニューロンの電位の変化が生じます。

4.電位のこの変化が十分に大きい場合、隣接するニューロンの電気的衝動または活動電位を引き起こす可能性があります。

5.その後、活動電位は2番目のニューロンの長さに沿って移動し、その後のシナプスでプロセスが繰り返されます。

この化学的および電気シグナル伝達プロセスを通じて、ニューロンの連鎖に沿って移動する神経衝動の形でニューロン間で情報が中継されます。神経伝達物質が持つ特定の効果は、どの受容体に結合するかに依存し、下流ニューロンに対する興奮性または抑制の影響を可能にします。これは、神経回路が神経系の情報をどのように処理するかの基礎です。
human
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）