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。
研究
2717件
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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。
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DALL·E: テキストから画像を生成
OpenAIがテキストキャプションから画像を生成するニューラルネットワーク「DALL·E」を発表しました。
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CLIP: テキストと画像を接続する
OpenAIが自然言語から視覚概念を学習するニューラルネットワーク「CLIP」を発表しました。
エンコーダー・デコーダーモデルにおける事前学習済み言語モデルチェックポイントの活用
事前学習済みのエンコーダーのみ、またはデコーダーのみのモデルをエンコーダー・デコーダーモデルに変換…
fairseq wmt19翻訳システムをTransformersに移植
fairseqのWMT19翻訳システムがHugging FaceのTransformersライブラリに移植されました。
TransformersとRay Tuneによるハイパーパラメータ探索
Hugging Face TransformersとRay Tuneを組み合わせた効率的なハイパーパラメータ探索手法が紹介されました…
Transformerベースのエンコーダー・デコーダーモデル
Transformerベースのエンコーダー・デコーダーモデルの仕組みと応用が解説されました。
より小さく高速な言語モデルのためのブロックスパース行列
Hugging Faceが、ブロックスパース行列を活用してLLMのサイズと推論速度を改善する手法を発表しました。
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自動定理証明のための生成言語モデリング
OpenAIが生成言語モデルを自動定理証明に応用する研究を発表しました。
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人間のフィードバックで要約を学習する
OpenAIが人間のフィードバックを用いた強化学習で、より優れた要約モデルを開発しました。