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GPT-3 などの大規模・汎用言語モデルの出現によって、自然言語処理においてタスクを解くやり方にも変化が生じています。タスクやドメインごとにモデル・手法を工夫するかわりに、プロンプトとしてどのように指示を与えるか、言語モデルとどのようにやりとりするか、という点に焦点が移っています。本記事では、言語モデルを使って、数値計算・論理推論などの複雑な問題を、より精度高く解かせるための手法に関する研究およびトレンドを、ごく最近発表された論文も含め10個ほど紹介します。
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