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メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです．Twitterに投稿したスライドをまとめました． サムネ画像 スライド内のテキスト抽出（検索エンジン用） メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素

OpenAIはGPT-3の次の研究を始めています． 世間がGPT-3のデモに湧き上がる中，OpenAIはScaling Lawに関する2本の論文をひっそりと公開しました． Scaling Lawを一言で説明するなら「Transformerの性能はたった3つの変数のべき乗則に支配されている」というものです． Scaling Lawはそれ単体だけなら興味深い話で終わるかもしれません．実際に英語圏でもあまり話題にあがっていません．しかし，この法則の本当の凄さに気づいている研究者もいて，なぜ話題にならないのか困惑しています． I am curious why people are not talking more about the OpenAI scaling law papers. For me, they seem very significant. What I heard so far:

昨年12/18（日本時間では12/19）、AWS re:Invent 2020におけるのDr. Werner Vogels（ヴァーナー・ボーガス氏）のキーノートは皆さんご覧になられたでしょうか。 氏のキーノートセッションは毎回恒例ですが、例年だと開発環境や実行環境・AWSインフラについての話にフォーカスがあたっている印象でした。その中で「Everything fail, all the time」や「You build it, You run it」のような名言・格言が語られてきました。 ところが今回は「Developer Keynote」と銘打った上で、よりオペレーション段階の話に長く時間が割かれました。MLやインフラに特化したキーノートが別にあったことも要因のひとつでしょう。 どんなことが語られたのか？　個人的に気になったキーワードをひろってみました。 なお記事中の訳は基本的にぼくの解

Google Cloud、運用監視のメトリクスデータを自在に操作できる「Monitoring Query Language」（MQL）正式リリース Google Cloudは、運用監視のマネージドサービスであるGoogle Cloud Monitoringの時系列データに対して操作が可能な問い合わせ言語「Monitoring Query Language」（MQL）の正式リリースを発表しました。 これまでGoogle Cloud Monitoringでは収集した運用監視データに対してダッシュボードのメニューから設定を行うことで、グラフなどデータの視覚化やアラームの設定、フィルタリングなどを行っていました。 Monitoring Query Languageを用いることで、これらをすべてコードとして組み立て、表現できるようになり、より柔軟性の高い運用監視が可能になります。 ダッシュボードにQ