複数の画像やテキストの解釈 機械学習 - Section 172

データから洞察を抽出し、予測を行う際の機械学習の力を発見してください

「TransformersとTokenizersを使用して、ゼロから新しい言語モデルを訓練する方法」

ここ数か月間で、私たちはtransformersとtokenizersライブラリにいくつかの改良を加え、新しい言語モデルをゼロからトレーニ...

「Microsoft Azureの新しいディープラーニングと自然言語処理のチュートリアルを発表します」

ODSCでは、Deep LearningとNLPに関するMicrosoft Azureのチュートリアルシリーズを発表できることを非常に喜んでいますこのコ...

テキストの生成方法：トランスフォーマーを使用した言語生成のための異なるデコーディング方法の使用方法

はじめに 近年、大規模なトランスフォーマーベースの言語モデル（例えば、OpenAIの有名なGPT2モデル）が数百万のウェブページ...

「The Reformer – 言語モデリングの限界を押し上げる」

Reformerが半ミリオントークンのシーケンスを訓練するために8GB未満のRAMを使用する方法 Reformerモデルは、Kitaev、Kaiserら...

より小さく、より速い言語モデルのためのブロック疎行列

空間と時間を節約する、ゼロを一つずつ 以前のブログ投稿では、疎行列とそのニューラルネットワークへの改善効果について紹介...

エンコーダー・デコーダーモデルのための事前学習済み言語モデルチェックポイントの活用

Transformerベースのエンコーダーデコーダーモデルは、Vaswani et al.（2017）で提案され、最近ではLewis et al.（2019）、Ra...

実践におけるFew-shot学習：GPT-Neoと🤗高速推論API

多くの機械学習のアプリケーションでは、利用可能なラベル付きデータの量が高性能なモデルの作成の障害となります。NLPの最新...

インターネット上でのディープラーニング：言語モデルの共同トレーニング

Quentin LhoestさんとSylvain Lesageさんの追加の助けを得ています。 現代の言語モデルは、事前学習に多くの計算リソースを必...

機械学習の時代がコードとして到来しました

2021年版のState of AIレポートが先週発表されました。そして、Kaggle State of Machine Learning and Data Science Surveyも...

大規模言語モデル：新たなモーアの法則？

数日前、MicrosoftとNVIDIAは「世界最大かつ最もパワフルな生成言語モデル」と称される、Megatron-Turing NLG 530BというTran...

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