PyText: A seamless path from NLP research to production – Facebook Research
We introduce PyText1 – a deep learning based NLP modeling framework built on PyTorch. PyText addresses the often-conflicting requirements of enabling rapid experimentation and of serving models at scale. It achieves this by providing simple and extensible interfaces for model components, and by using PyTorch’s capabilities of exporting models for inference via the optimized Caffe2 execution engine
On the Opportunities and Risks of Foundation Models
AI is undergoing a paradigm shift with the rise of models (e.g., BERT, DALL-E, GPT-3) that are trained on broad data at scale and are adaptable to a wide range of downstream tasks. We call these models foundation models to underscore their critically central yet incomplete character. This report provides a thorough account of the opportunities and risks of foundation models, ranging from their cap
効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか？ きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで解決できることは少ないので、まず最初に課題となるのはデータセット作成です。 実際にカメラやセンサーを取り付けて収集したり、Webからクローリングしてきたり、事業会社であれば自社のデータセットに教師ラベルをつけることで新しいタスクに取り組むことが可能になるでしょう。 よく疑問になるポイントとして、データセットの量と質は、多ければ多いほど良く、高品質であれば高品質であるほど良いのですが教師データを作成するのは一苦労です。 ＊下記アノテーションの量や質について実験した結果がまとまってます tech-blog.abeja.asia もちろん少数デー
An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications
Since the emergence of Deep Neural Networks (DNNs) as a prominent technique in the field of computer vision, the ImageNet classification challenge has played a major role in advancing the state-of-the-art. While accuracy figures have steadily increased, the resource utilisation of winning models has not been properly taken into account. In this work, we present a comprehensive analysis of importan
インフラエンジニアが見た機械学習のトップカンファレンス NIPS 2016 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは リクルートライフスタイル Advent Calendar 2016 の23日目の記事です。 この記事は何？ ども、データエンジニアリンググループで主にログ収集・解析基盤の面倒を見ている tmshn と申します この記事は、私が機械学習のトップカンファレンスである NIPS に参加して感じたことや注目した発表などを共有するものです。 機械学習の研究界隈の最新の動向について把握するのに役立つかも知れ……いや、うーん、やっぱ役立たんかも。私の所属するグループ※の特性上、「機械学習における研究とアプリケーションの橋渡し」 という観点で見
Engineering
Engineering Building the platform where people around the world come to search, save and shop Our Engineering team is at the core of bringing our platform to life for Pinners worldwide. Working collaboratively and cross-functionally with teams across the company, our engineers tackle growth-driving challenges to build an inspired and inclusive platform for all. Natasha Magliui Engineering Manager,
Google Research Publication: Large Scale Distributed Deep Networks
Large Scale Distributed Deep Networks Jeffrey Dean, Greg S. Corrado, Rajat Monga, Kai Chen, Matthieu Devin, Quoc V. Le, Mark Z. Mao, Marc�Aurelio Ranzato, Andrew Senior, Paul Tucker, Ke Yang, and Andrew Y. Ng Abstract Recent work in unsupervised feature learning and deep learning has shown that being able to train large models can dramatically improve performance. In this paper, we consider the
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The Machine & Deep Learning Compendium | Machine & Deep Learning Compendium
Google AI Introduces 'FLAN': An Instruction-Tuned Generalizable Language (NLP) Model To Perform Zero-Shot Tasks
GitHub - awslabs/gluonts: Probabilistic time series modeling in Python
Continuum: a platform for cost-aware low-latency continual learning | the morning paper
Papers with Code - Browse the State-of-the-Art in Machine Learning
http://www.sysml.cc/doc/43.pdf
GitHub - arXivTimes/arXivTimes: repository to research & share the machine learning articles
Active Learning 入門
GitHub - KaimingHe/deep-residual-networks: Deep Residual Learning for Image Recognition
http://nlp.stanford.edu/courses/cs224n/2015/reports/24.pdf