概要 firestoreからデータを取得するときに、CollectionReferenceとかQuerySnapshotとかいろんなクラスやインターフェースが出てきすぎて悲しみに暮れたのでまとめました。記事中ではjavascriptクライアントを例に取っていますが、他の言語でもそんなに話は変わらないのではないかと思います。 登場するクラスやインターフェース 普通にfirestoreを使ってるとよく使うことになるであろう以下のクラスやインターフェースについて役割や使い方を確認していきます。その他のクラスやインターフェースについては リファレンス を見ると良いでしょう。 CollectionReference Query DocumentReference QuerySnapshot QueryDocumentSnapshot DocumentSnapshot 説明に使用する例 公式ドキュメン
We present Meena, a multi-turn open-domain chatbot trained end-to-end on data mined and filtered from public domain social media conversations. This 2.6B parameter neural network is simply trained to minimize perplexity of the next token. We also propose a human evaluation metric called Sensibleness and Specificity Average (SSA), which captures key elements of a human-like multi-turn conversation.
１．Meena：どんな会話にも対応できるチャットボット(1/3)まとめ ・現在の人工知能を使ったチャットボットは特定の会話はこなせるが雑談に対応できる能力は低い ・MeenaはGPT-2を超える26億のパラメータを内部に持つ新しいニューラル会話モデルで雑談対応可能 ・Meenaは現在の状況を意識して会話に適切に応答する事を学習しており人間と自然な対話が出来る ２．Meenaとは？ 以下、ai.googleblog.comより「Towards a Conversational Agent that Can Chat About…Anything」の意訳です。元記事は2020年1月28日、Daniel AdiwardanaさんとThang Luongさんによる投稿です。 ついに来るべきものが来た、GPT-2の際にも感じた、人間を超えつつある圧倒的な存在に対する興味と興奮と感動と恐怖と憧れが混ざ
Building open-domain chatbots is a challenging area for machine learning research. While prior work has shown that scaling neural models in the number of parameters and the size of the data they are trained on gives improved results, we show that other ingredients are important for a high-performing chatbot. Good conversation requires a number of skills that an expert conversationalist blends in a
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