GPU Shortage, Affordable Robodog, Humanizing Large Language Models, and more
Dear friends, An increasing variety of large language models (LLMs) are open source, or close to it. The proliferation of models with relatively permissive licenses gives developers more options for building applications. Here are some different ways to build applications based on LLMs, in increasing order of cost/complexity: Prompting. Giving a pretrained LLM instructions lets you build a prototy
ChatGPTを支えた高品質AI作成手法「RLHF」の中身はこんな感じ、面倒なデータ入力・整理はオープンソースでセルフホスト可能なプラットフォーム「Argilla」が便利
RLHFとは「人間の評価による強化学習」のことで、大規模言語モデルをChatGPTなどの実用レベルに至る品質にまで高めた実績のある手法です。RLHFでは教師データを作成したり、大規模言語モデルの回答を評価したりする際に人間がデータを入力する必要があり、特に複数人で作業する場合にデータの管理が大変になってしまうものですが、そうしたRLHF用データの入力や管理を行ってくれるプラットフォームが「Argilla」です。 Bringing LLM Fine-Tuning and RLHF to Everyone https://argilla.io/blog/argilla-for-llms/ 大規模言語モデルを作成する時の手順を示したのが下の図です。まず大量のテキストを用いて事前学習を行います。こうして作成されたモデルが事前学習済みモデルで、GPTやPaLM、LLaMAなどのモデルがこのカテゴリに
BERT with SentencePiece で日本語専用の pre-trained モデルを学習し、それを基にタスクを解く - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の菊田（@yohei_kikuta）です。機械学習を活用した新規サービスの研究開発（主として画像分析系）に取り組んでいます。 最近は、社内の業務サポートを目的として、レシピを機械学習モデルで分類して Redshift に書き込む日次バッチを開発・デプロイしたりしてました。 ここ数ヶ月で読んだ論文で面白かったものを３つ挙げろと言われたら以下を挙げます。 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Focal Loss for Dense Object Detection Exponential expressivity in deep neural networks through transient chaos 本記事では、BERT というモデルをクックパッドのレ
Tutorial: Fine-tuning BERT for Sentiment Analysis - by Skim AI
Tutorial: Fine tuning BERT for Sentiment Analysis Originally published by Skim AI's Machine Learning Researcher, Chris Tran. A - Introduction¶ In recent years the NLP community has seen many breakthoughs in Natural Language Processing, especially the shift to transfer learning. Models like ELMo, fast.ai's ULMFiT, Transformer and OpenAI's GPT have allowed researchers to achieves state-of-the-art re
BERT Fine-Tuning Tutorial with PyTorch · Chris McCormick
BERT Fine-Tuning Tutorial with PyTorch 22 Jul 2019 By Chris McCormick and Nick Ryan Revised on 3/20/20 - Switched to tokenizer.encode_plus and added validation loss. See Revision History at the end for details. In this tutorial I’ll show you how to use BERT with the huggingface PyTorch library to quickly and efficiently fine-tune a model to get near state of the art performance in sentence classif
Fine-tune a pretrained model
There are significant benefits to using a pretrained model. It reduces computation costs, your carbon footprint, and allows you to use state-of-the-art models without having to train one from scratch. 🤗 Transformers provides access to thousands of pretrained models for a wide range of tasks. When you use a pretrained model, you train it on a dataset specific to your task. This is known as fine-tu
【自然言語処理】 あなたのBERTに対するfine-tuningはなぜ失敗するのか 【論文紹介】
本記事ではOn the Stability of Fine-tuning BERT: Misconceptions, Explanations, and Strong Baselinesという論文を紹介します。 この論文ではBERTのfine-tuningが安定しにくいという問題に対して、単純で良い結果が得られる方法を提案しています。 またBERTのfine-tuningが安定しにくいという問題を細かく分析しており、参考になったのでそのあたりについてもまとめます。 本記事を読むことでBERTを自分の問題でfine-tuningするときの施策を立てやすくなるかと思います。 目次 本記事で掲載する図や表は紹介する論文から引用しています。 紹介する論文で提案する方法でBERTをfine-tuningすることで、Figure 1のように学習が安定し、かつ平均的にも高い評価尺度が得られるようになりま
Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips①〜学習効率化編〜 | 株式会社AI Shift
こんにちは AIチームの戸田です 近年、自然言語処理タスクにおいて、BERTを始めとするTransformerをベースとした事前学習モデルを感情分類や質問応答などの下流のタスクでfine-tuningする手法が一般的になっています huggingfaceのTransformersなど、事前学習モデルを簡単に使うことのできるライブラリもありますが、Kaggleなどのコンペティションで上位に入るには素のモデルのままでは難しく、ヘッダや損失関数などの工夫などが必要です 本記事では私がKaggleのコンペティションに参加して得た、事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 書きたい内容が多くなってしまったので、今回は学習の効率化について、次回精度改善について、と２回に分けて書かせていただきます 事前準備 学習データとして、先日終了したKaggleのコンペティション、C
Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips②〜精度改善編〜 | 株式会社AI Shift
こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transformerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効率化について書かせていただきましたので、今回は精度改善について書かせていただきます データ 前回に引き続きKaggleのコンペティション、CommonLit-Readabilityのtrainデータを使います validationの分け方などは前回の記事を参照していただければと思います 精度改善 一般的なニューラルネットワークモデルの精度改善方法として、ハイパーパラメータのチューニングやData Augmentationが上げられますが、ここではBERTを始めとするTransformerをベースとしたモデル（以降Transformerモデル）特有の工夫について
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
2. Agenda 自己紹介 はじめに 鉄板レシピの全体構成 Recipe1: Survey Task Planning: モデルの要件を設計する Gather Images: 画像の収集を行う Implements Pipeline: 画像の処理プロセスを実装する Annotation: 画像へのアノテーション Recipe2: PreProcessing Calculate Parameters: 前処理用パラメーターの計算を行う Data Augmentation: 学習画像の拡張を行う Recipe3: Training Use Pretrained Model: 事前学習済みモデルを利用する Training: 学習を実行する Conclusion 3. 自己紹介(1/2) 久保隆宏 TIS株式会社 戦略技術センター
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GitHub - yizhongw/self-instruct: Aligning pretrained language models with instruction data generated by themselves.
LlamaIndex and Deep Lake for Financial Statement Analysis
11. OpenAI and Llama Index - Financial News Analysis
LlamaIndex - LlamaIndex
OpenAI Whisper + GPT-3: Summarizing YouTube Videos
OpenAI and the road to text-guided image generation: DALL·E, CLIP, GLIDE, DALL·E 2 (unCLIP)
https://huggingface.co/docs/transformers/custom_datasets
pytorch, transformersを使ったBERTのfine-tuningの方法 - 🍊miyamonz🍊
GitHub - danielvarga/keras-finetuning: Training an InceptionV3-based image classifier with your own dataset
The 10 main takeaways from MLconf SF