The Transformer Family Version 2.0
Date: January 27, 2023 | Estimated Reading Time: 46 min | Author: Lilian Weng Many new Transformer architecture improvements have been proposed since my last post on “The Transformer Family” about three years ago. Here I did a big refactoring and enrichment of that 2020 post — restructure the hierarchy of sections and improve many sections with more recent papers. Version 2.0 is a superset of the
Google BrainのSwitch Transformer言語モデル、16兆個のパラメータに到達
Google Brainの研究者たちは、より大きく、より良いものを追求し続ける中で、新たに提案したSwitch Transformer言語モデルを、計算コストを抑えながら1.6兆個のパラメータにまでスケールアップした。研究チームは、Mixture of Experts (MoE) ルーティングアルゴリズムを単純化し、データ、モデル、専門家の並列性を効率的に組み合わせ、この「法外な数のパラメータ」を可能にした。 最近の多くのシンプルなディープラーニングアーキテクチャは、より複雑なアルゴリズムよりも優れた性能を発揮していますが、このような性能向上には膨大な計算予算、膨大なデータセット、膨大なパラメータ数が必要となる。研究チームは、ディープラーニングモデルはすべての入力に対して同じパラメータを再利用する傾向があるのに対し、Mixture of Experts (MoE)モデルは異なるパラメータを
はじめての自然言語処理 Switch Transformer の検証 | オブジェクトの広場
Transformer のパラメータ数を増やしながらも必要な計算量の増加を抑えることができる Switch Transfomer のご紹介です。Google さんのように1兆6千億パラメータは無理ですが、規模が小さいモデルでも効果が見込めるようなので、実際に動かして確認してみたいと思います。 1. はじめに 今回は今年1月に発表された Switch Transformer 1 の話です。 Transformer というモデルはそのサイズに応じて性能が伸びることが良く知られています2。近年どんどん巨大化しており、 Switch Transformer ではついにパラメータ数が1兆6千億個に達しました3。 この連載ではこの手の巨大なモデルは「スゴイのはわかるんですけれど、デモをつつくぐらいで手元で動かせないなぁ～。」とスルーしていたのですが、 Switch Transformer はパラメータ
DALL·E mini by craiyon.com on Hugging Face
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Transformersを用いた固有表現抽出のtips - MNTSQ Techブログ
TL;DR TransformersのNERではFast Tokenizerを使うことで、サブトークン ↔ ラベルのアラインメントが実装できる。 長いテキスト入力については、無駄なpaddingを最小限にとどめて高速処理するために、入力を固定長分割するのが良い。 検出漏れが問題になるようであれば、ストライド付きのwindow処理を追加するのが良い。 サンプル実装: github.com 背景 この記事を目に留めていただいた方にはおそらくおなじみであろう Hugging Face の Transformers *1。 BERT等のTransformer素子ベース事前学習モデルを用いた転移学習が容易に実験できるライブラリである。 最新モデルのモジュールがすごいスピードで実装されることに加えて、事前学習モデルおよび依存するトークナイザが一緒に管理・ダウンロードできる点がご利益として特に大きい。
画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ - Qiita
0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、
超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界. この記事では、超巨大言語モデルGPT-3の技術的な解説、GPT-3達成したことと… | by akira | Jul, 2020 | Medium
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
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