フリートランスフォーマー

この記事では、スーパーバイズなしで学習可能なランダムな潜在変数に基づいて生成プロセスを条件付ける拡張型デコーダートランスフォーマーを提案しています。この手法は、変分手法を用いて実現されており、実験評価では、こうした条件付けが下流タスクでの著しい改善につながることが示されています。具体的には、生成モデルの能力を高めるために新たなアプローチを導入し、その有効性についての実証研究も含まれています。この研究は、機械学習の分野における新たな潮流を示しており、将来的な応用への展望も示唆しています。