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。
研究
4532件
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。
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。
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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。