Google Cloud上でのサーバーレスTransformerパイプライン構築記
Google Cloud上でサーバーレスなHugging Face Transformerパイプラインを構築した事例が紹介されました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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Hugging Faceで🤗 Transformersを使って英語ASR向けにWav2Vec2をファインチューニング
Hugging Faceが提供するWav2Vec2モデルを英語の自動音声認識（ASR）タスク向けにファインチューニングする…
Hugging Face Reads, 2021年2月 - 長距離トランスフォーマー
Hugging Faceが長距離トランスフォーマーに関する重要な研究論文を解説しました。
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人工ニューラルネットワークにおけるマルチモーダルニューロン
OpenAIのCLIPモデルで、同じ概念を異なる形式（文字、記号、概念）で認識するニューロンが発見されました。
高度なニューラルネットワークを構築する際のシンプルな考慮事項
Hugging Faceが、AI開発における倫理的・社会的な影響を考慮する重要性を強調しました。
Huggingface TransformersとRayによるRetrieval Augmented Generation（RAG）
Huggingface TransformersとRayを使って、RAGシステムを構築・スケーリングする方法が紹介されました。
PyTorch / XLA TPU上でのHugging Face
Hugging FaceがPyTorch/XLA TPU上で動作し、大規模モデルの学習を効率化。
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大規模言語モデルの能力、限界、社会的影響を理解する
OpenAIが大規模言語モデル（LLM）の能力、限界、社会的影響について解説しました。
Hugging Face TransformersにおけるTensorFlowモデルの高速化
Hugging Face TransformersでTensorFlowモデルの推論速度が向上しました。
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Kubernetesを7,500ノードにスケール
OpenAIがKubernetesクラスターを7,500ノードに拡張することに成功しました。
DeepSpeedとFairScaleのZeROでより多くのモデルをより速く学習
ZeRO技術を活用することで、大規模モデルの学習効率とメモリ使用量を大幅に改善しました。
Hugging Face API顧客向けにTransformer推論を100倍高速化した方法
Hugging FaceがAPI顧客向けにTransformerモデルの推論速度を最大100倍高速化しました。