THKO02
企画セッション①－2 8月7日 7号館71A/71B 15:10-16:10
Transformerによる大規模機械学習の現状と、深層学習の科学応用
Current status of large-scale machine learning with Transformer and scientific applications of deep learning
○瀧 雅人（立教大学）
○Masato Taki（Rikkyo University）
深層学習におけるこの10年の進展は、シンプルなパターン認識モデルであったニューラルネットワークを、複雑な知的タスクが解決可能な巨大言語モデル（LLM）にまで進化させました。このトークの前半では、特に大規模な機械学習を実現するのに欠かせないTransformerという深層学習モデルについて解説します。
後半では機械学習の自然科学への応用の可能性について、事例をいくつか挙げて議論したいと思います。また、オッカムの倹約原理に従う従来の科学的手法と比較して、現在試み始められている深層学習アプローチのもつ特異性についても議論します。データ駆動的でブラックボックス性の高いモデリングであると言われている深層学習が、科学に本質的な寄与ができうるのかについて、いくつかの視点から考えてみたいと思います。