Vectorspace AI (VXV)の編集履歴#2

当社のプラットフォームは、オンデマンドのNLP / NLU相関行列データセットを生成することにより、研究グループ、データベンダー、ファンド、および機関を強化します。特に、選択した損失関数を最小化する方法で、マシンが互いに情報を交換したり、データを交換および処理したりする方法に関心があります。私たちの目的は、仮説をテストしたり、より高いスループットで実験を実行したりすることで、データを分析するグループが時間を節約できるようにすることです。これにより、イノベーション、斬新な科学的進歩、発見のスピードを上げることができます。私たちが誰であるかについてもう少し詳しくは、r / AskScience（こちら）で最新のredditAMAをご覧ください！

それは魔法ではありません

私たちのシステムの中核では、ほぼリアルタイム（ここ）で見ることができるように、国立医学図書館から分単位で公開されている査読済みの科学文献などの情報を処理していることに気付くでしょう。ニュースと情報源。次に、このデータを、OpenAIのGPT-3（2020）、GoogleのBERT（2018）、word2vec（2013）など、ローレンスバークレー国立研究所（2008）で開発されたベクトル空間法に基づいた言語モデルの組み合わせまたはアンサンブルでモデル化して処理します。）。ベクトル空間インデックスが作成され、APIを介して利用可能な結果のデータセットを使用して関係が計算されます。

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