GitHub - Hannibal046/Awesome-LLM: Awesome-LLM: a curated list of Large Language Model
If you're interested in the field of LLM, you may find the above list of milestone papers helpful to explore its history and state-of-the-art. However, each direction of LLM offers a unique set of insights and contributions, which are essential to understanding the field as a whole. For a detailed list of papers in various subfields, please refer to the following link: Awesome-LLM-hallucination -
Metaが200の言語で機能するAI翻訳モデルをオープンソース化、 メタバースで世界中の人々が交流できることを目指す
メタバース事業に注力するMetaは、すべての言語をリアルタイムで翻訳するAI「Babelfish(バベルフィッシュ)」を開発中と2022年2月に発表していましたが、同様のプロジェクトの一環として、最新のAIモデル「NLLB-200」を公開しました。NLLB-200は200種類におよぶ言語翻訳のテクノロジー全体の品質を平均44％向上させることが可能と発表されており、他の研究者が翻訳ツールを改善して作業を強化できるように、AIをトレーニングするコードやデータセットを再作成するためのコードなどを含めて開発者向けにオープンソース化しています。 New AI Model Translates 200 Languages, Making Technology Accessible to More People | Meta https://about.fb.com/news/2022/07/new-m
Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning
Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30 PM - 5:50 PM Pacific Time in NVIDIA Auditorium. The lectures will also be livestreamed on Canvas via Panopto. Lecture videos for enrolled students: are posted on Canvas (requires login) shortly after each lecture ends. Unfortunately, it is not possible to make these videos viewable by non-enrolled students. Publicly available lecture videos and vers
It takes a lot of energy for machines to learn – here’s why AI is so power-hungry
This month, Google forced out a prominent AI ethics researcher after she voiced frustration with the company for making her withdraw a research paper. The paper pointed out the risks of language-processing artificial intelligence, the type used in Google Search and other text analysis products. Among the risks is the large carbon footprint of developing this kind of AI technology. By some estimate
自然言語系AIサービスと著作権侵害｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
第1 はじめに 自然言語処理技術の発展に伴い、自然言語AIを利用したサービスが大変盛り上がっています。 たとえば、検索、要約、翻訳、チャットボット、文章の自動生成、入力補完などのサービスで、近いところで有名なのは、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」ですかね。これは約45TBにおよぶ大規模なテキストデータを学習し、あたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能な自然言語モデルです。 【参考リンク】 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 進化が止まらない自然言語処理技術ですが、事業者が自然言語AIを利用したサービス（＊ここでは、データの処理がクラウド上で自動的に行われるサービスを前提とします）を提供する際に検討しなければならないことは、大きく分けると、学習済みモデルの構築フェーズの問題と、モデルを利用したサービス提供フェーズに関する問題に分かれます。 このうち、モデル
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AIで言語処理、競争激化 カナダ新興も大型調達 - 日本経済新聞
AI の最新動向ブログを１年続けたら収益が爆発したのでチームを拡大します
Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning
https://ai.google.com/research/ConceptualCaptions/download
AI & Machine Learning Products & Services
Ndapa Nakashole - Publications
Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processin
Real-time Recommendations using Spark Comcast Labs