Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自然言語処理を中心に近年様々な分野にて成功を納めているTransformerでは、入力トークンの位置情報をモデルに考慮させるために「positional encoding（位置エンコーディング）」と呼ばれる処理が必要になります。 この位置エンコーディングは通常、トークン系列の開始時点を基準とした絶対的な位置情報を埋め込みます。 しかし、タスクによってはトークンの絶対的な位置ではなくトークン間の相対的な位置関係をモデルに考慮させたい場合もあると思います。 そういった需要に応えるため、トークン間の相対的な位置を考慮した位置エンコーディング技
社内勉強会で使用したSimCSEのチュートリアル資料を公開しました - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは、LegalOn Technologies Researchで研究員をしている神田（@kampersanda）です。 弊社では、検索チーム主催でセマンティック検索とベクトル検索に関する社内勉強会を定期的に実施しています。この勉強会では、技術に関心のあるエンジニアが有志で議題を持ち寄り、知識共有を行っています。 その成果のひとつとして、文埋め込み技術であるSimCSEのチュートリアル資料を作成し、以下に公開しました。 github.com この資料はNotebookとして作成されており、SimCSEの学習から評価までの一連の動作を簡単に試して頂くことができます。また、コードの各パートには詳細なコメントや引用を付与しています。 本記事では、資料作成の目的や方法などを簡単に紹介します。チュートリアルの内容については、Notebookをご参照ください。 SimCSEの概要 SimCSEは
Risk-Reward Trade-offs in Rank Fusionを読んでいて、検索システムの結果を統合するために使える教師なしのランク融合アルゴリズムについて書きたくなったのでまとめました。最近では、RAGの性能を改善するためにハイブリッド検索が使われることがありますが、その内部で各検索システムの結果を統合するために使うことができます。実際に計算する方法と合わせて紹介します。 記事の構成は以下のとおりです。最初に、検索の文脈からランク融合アルゴリズムについて例を交えて紹介した後、実際に計算する方法を紹介します。 アルゴリズム CombSUM CombMNZ Borda RRF 実際に計算したいときは？ 参考資料 アルゴリズム 本記事で紹介するアルゴリズムはスコアベースと順位ベースの2つに分けられます。スコアベースのアルゴリズムは、検索システムが出力するスコアを利用するのが特徴的で
BERTやGPTなどの大規模言語モデルに基づく検索モデルは、様々なテストコレクションにおいて優れた性能を発揮し多くの注目を集めている。これまでに様々な検索モデルが提案されてきており、大規模言語モデルの情報検索への適用は、実サービスにおいても一般的なものとなっている。本講義では、大規模言語モデルを利用した…
より多くの “気づき” を届ける- 世界中のテキストの構造化に挑む Knowledge Unit の紹介 -
より多くの “気づき” を届ける- 世界中のテキストの構造化に挑む Knowledge Unit の紹介 -
グラフニューラルネットワーク(GNN; Graph Neural Network)入門 - あつまれ統計の森
前提知識 Transformerとグラフニューラルネットワーク 下記で詳しく取り扱いました。当記事は下記の副読的な内容になるように取りまとめました。 「Transformer＝グラフニューラルネットワーク＋ネットワーク分析」と大まかに解釈できるので、当記事ではグラフニューラルネットワークについて詳しく取り扱います。 集合と要素 グラフ理論では基本的に数ⅠAの「集合」で取り扱われる内容を元に立式されます。当項では「集合」の基本的な式表記の確認を行います。たとえばサイコロの出目の$1$〜$6$の集合を$X$とおくとき$X$は下記のように定義できます。 $$ \large \begin{align} X = \{ 1, 2, 3, 4, 5, 6 \} \end{align} $$ このとき$X$の要素を$x$とおくと、$x \in X$のように表すことができます。$x \in X$は$x$が$
ミニマルな機械学習の実験管理を目指して
(追記 (2021/12/30): ここで述べた方法を実践するための Python パッケージ luigiflow を公開しました。) (この記事は私が書いた英語版の記事 Toward the minimalism of machine learning experiment workflows を私自身が翻訳したものです。 元記事の作成にあたり友人の Sajjadur Rahman と Sara Evensen にフィードバックをいただいたことを感謝します。) 本記事は、ストックマーク Advent Calendar 2021 の 15 日目の記事です。 機械学習分野の研究者やエンジニアの多くにとって実験は業務の大きなコストを占めます。 そのため実験環境の構築が業務のパフォーマンスに直結することは言うまでもありません。 それと関連して近年 MLOps への注目が非常に高まっていますが、
概要 大量の画像の中から類似画像を検索するソリューションを開発するとします。 類似画像を検索したいが、その都度ファイルを読み出したり、メモリに乗せて処理するのは速度やHWコスト面で大変です。 検索を容易にするためにはRDBMSを活用するのが楽です。 そのため今回は画像の形状パターンをハッシュ化して予めDBに登録しておき、検索したい画像のハッシュ値とSQLだけで類似画像を検索できるようにします。 画像の形状パターンをハッシュ化するには Avarage Hash(aHash) や Perceptual Hash(pHash) などの手法があります。 Avarage Hash 画像を8x8に縮小してグレースケール化した各点の輝度値の平均値を取り、その平均値と比べ各点大きいか小さいかで2値化して一列にすることで64bit値を取得します。 Perceptual Hash 画像を8x8より大きい適当な
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem (NAACL 2022)
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem (NAACL 2022) NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ で発表した際のスライドです。 論文: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 概要 単語埋め込みは現代の自然言語処理の中核技術のひとつで、文書分類や類似度測定をはじめとして、さまざまな場面で使用されていることは知っての通りです。しかし、ふつう埋め込み先は何百という高次元であり、使用する時には多くの時間やメモリを消費するうえに、高次元埋め込みを視覚的に表現できないため解釈が難しいことが問題です。そこで本研究で
やりたいこと ONNX形式のファイルが手元にあって、ちょっとだけ直したい。できるだけ手軽に。 目的は、 Model Zoo等から入手したONNXファイルの、入出力の形式を変更したい（floatじゃなくてbyteにしたいとか） ONNXファイルA の出力がそのまま ONNXファイルB の入力になるので、2つをくっつけたい 等です。 方針 ONNXファイルを、バイナリ形式からテキスト形式に変換する 適当なテキストエディタで編集する テキスト形式からバイナリ形式に戻す バイナリ形式⇔テキスト形式の相互変換方法さえわかればできたも同然です。 準備 Protocol Buffer Compilerのダウンロード バイナリ形式⇔テキスト形式の変換にはProtocol Buffer Compilerを使います。というのも、そもそもONNXファイルはProtocol Bufferを使って定義された形式だか
はじめに 機械学習の定番アルゴリズムの1つである「サポートベクターマシン（SVM）」ですが、 実用的、かつ比較的シンプルなアルゴリズムから、入門書等でも取り上げられることが多いです。 ただし、解説の抜け漏れや、難解すぎる書籍や記事が多いと感じたので、備忘録も兼ねて ・網羅的 ・平易な説明 ・実データでの実装例あり（Pythonのライブラリscikit-learn（インストール法）を使用） を心がけ、高校生でも「理解した！」と言えるような記事を目指したいと思います。 注意 注意1 ・高校生でもわかると銘打ってしまったのに申し訳ありませんが、 高校で勉強しない（理系の大学1～2年で学習）偏微分の知識が出てきます。 大変分かりやすいYouTube動画があるので、こちらを見れば「理解した！」と言えるのではと思います。 偏微分 ラグランジュの未定乗数法 不等式条件のラグランジュの未定乗数法(KKT条
自然言語処理と時系列を考慮した推薦システムの関係（Transformer4Rec） - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のT.Y.です。よろしくお願いします。 皆さん、推薦システム使っていますか？ ここで使っていないと答える方はほぼいないのではないでしょうか。 わかりやすいところではSNSや動画サイト、ECサイトで使われていますが、その他にもニュースサイトやインターネット上の広告など、気づかないうちに様々な場所で我々は情報を推薦されています。 そんな推薦システムですが、実は機械学習の分野で推薦システムは自然言語処理と深い関わりがあるという話があります。こう言うと、「ニュースとかSNSとか、テキストを含んだ情報を推薦するのだから当たり前では？」と思われる方もいるかもしれません。 確かにテキスト情報は推薦システムを構築するときによく使う情報で、テキスト情報を扱うときには自然言語処理は欠かせないのですが、今回のお話はそういう関わりの話ではありません。 今回の話は、自然言語処理の機械
GitHub - neonbjb/tortoise-tts: A multi-voice TTS system trained with an emphasis on quality
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2021年8月25日(水) MLOps Community での講演資料 第10回 MLOps 勉強会(Online) ~機械学習基盤~ https://mlops.connpass.com/event/218772/
【論文紹介コード付】 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました｜斑鳩イカリング
【論文紹介コード付】 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました タイトル：Chronos: Learning the Language of Time Series 著者：Abdul Fatir Ansari1∗ , Lorenzo Stella1∗ , Caner Turkmen1 , Xiyuan Zhang2† , Pedro Mercado1 , Huibin Shen1 , Oleksandr Shchur1 , Syama Sundar Rangapuram1 , Sebastian Pineda Arango3‡ , Shubham Kapoor1 , Jasper Zschiegner, Danielle C. Maddix1 , Michael W. Mahoney4 , Kari Torkkola4
布留川npaka大先生がRWKVのファインチューニングする方法を公開していたのだが、Google Colabでは7Bが限界で14Bは失敗したらしい。 人はいつでも、誰かのお役に立つチャンスを伺っている。 今こそ千載一遇のチャンス!ドスパラ様から我らがMemeplexのために開発していただいた、怒涛のA6000x2マシンが火を吹く時が来た!みんな!パソコン買うならドスパラ!AIやるならドスパラだぜ!忘れないでくれよな!(※ドスパラはMemeplexにスポンサーしています) 大先生がGoogle Colabで14Bの学習に失敗したのは、学習時のメインメモリの消費が80GBを超えてしまったからだそうだ。 ならば大丈夫。我らがドスパラ謹製Memeplexマシンは、A6000(VRAM48GB)を二枚搭載した上に、メインメモリは怒涛の256GB。もともとRAMディスクとして使うことを想定していたもの
はじめに はじめまして！2023年9月にAIスペシャリストのインターンシップに参加させていただきました、柳（ @ynt0485 ）と申します。普段は数理最適化や機械学習関連の研究を行っています。 今回のインターンでは、DeNAが運営するX（旧Twitter）アカウントの投稿文を自動生成するというタスクに取り組みました。この記事では、どのような工夫によって生成の精度を上げることができたのかについて紹介します ！ 課題内容 概要 初めに、今回のタスクの概要についてお話します。 近年の大規模言語モデルの発展により、文章の自動生成は様々な分野での活用が期待されています。特に、ある分野に特化させた文章の生成はクリエイティブの制作やサービス専用のチャットボットの構築に利用することが できます。 そのため、今回は特定分野に特化させた文章生成の1つとして、あるX（旧Twitter）アカウントの過去の投稿文
こんにちは、Sansan DSOC 研究開発部の保坂です。今回の記事は、弊社のアドベントカレンダーで書いた記事 で行った分析を少し丁寧にやり直してまとめたものです。 はじめに 分散表現間の距離 RPD とタスクにおける性能差との関係 RPD で計算された単語の分散表現間の関係 ノードの分散表現の学習アルゴリズム [実験] RPD でノードの分散表現間の関係を計算してみる [実験] RPD とノード分類タスクにおける性能との関係を調査する さいごに はじめに 最近では、ニュース記事などの言語データや、SNS上の友人関係のようなグラフデータを取り扱う研究がさかんになっています。これらのデータを対象にした研究がさかんになっている理由の一つとして、本来数値として扱いづらい単語やノードを、その性質を保持したベクトルとして表現する分散表現と呼ばれる技術の発達があります。 しかし、実際は多様な分散表現の
教師あり学習のクラス分類タスクにおいては、既に様々な正則化手法が考案・実用化されています。 例えば、荷重減衰（Weight Decay）、ドロップアウト、バッチ正規化やレイヤー正規化などが知名度高いでしょう。 しかし「ラベル平滑化（Label Smoothing)」というのは、「あ～なんか聞いたことある」とか「何それ？」というくらい、認知度がありません。 なぜでしょう？実装は恐ろしいほど簡単で、ちゃんと 論文もある（※1） んですが。 ※1）「Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision」のP6「7. Model Regularization via Label Smoothing」 本稿では、ラベル平滑化の正則化の効果をMNISTを使用して実験し、少なくともこの実験の条件下においては正則化の効果があることを示しています
はじめに ハードウェアの準備 Arduino の準備 Switch -> PC 環境の実装 stepメソッド 状態の遷移 報酬 を計算する 終了判定 reset メソッド ゲームのリトライ 自動プレイのテスト はじめに ABEJAでデータサイエンティストをしている清田です。今回は強化学習で何かゲームの学習をやってみたいと考え、その題材としてスイカゲームを扱えるようにしました。「強化学習で攻略したい」と銘打っているのですが、この記事で扱うのはその準備までです。 スイカゲームは Nintendo Switch （以下 Switch）用ゲームとして発売された落ち物パズルゲームです。箱の中に果物を落としていき、同じ種類の果物同士を接触させると合わさって一段階上の果物に変化します。より上位の果物を作るほど高い点数が得られます。箱から果物が飛び出してしまうとゲームオーバーです。2048 パズル + 落
【技術】連合学習とは
はじめに本記事では、様々な事情や制約によりデータを外部に持ち出せないユーザや事業者が連携して、安全に機械学習モデルを構築する連合学習（Federated Learning）と呼ばれる手法の概要を解説し...
背景 最近、Mediumなどの記事でたびたび BERTopic という文字が目に飛び込んできていていました。 ネットリサーチの業務でアンケートのフリーアンサー（自由記述）設問の回答を＂イイ感じで分類したい＂ケースはよくあります。そのためBERTを利用し『集計作業のお悩みをAIで解決／第4話「文章自由回答データを効率的に集計する”教師なし学習AI”とは」』のように分類する機能を利用してきました。 NLPも他の機械学習と同様に「教師あり学習」と「教師無し学習」があり、「教師あり学習」は使いやすく結果の精度も安定した状態でツールとして運用できていて、もう数年もの間地道に利用されている状態です。しかし「教師あり学習」は教師データの学習というワンステップが必要なのと、この「教師データ」のクォリティにより使い物になるかどうかが決まってしまうという、幅広い一般のスタッフが実務としての運用するにはちょっと
Optimal Transport Conditional Flow Matching - 拡散モデルに取って代わる次世代の生成技術？
Optimal Transport Conditional Flow Matching - 拡散モデルに取って代わる次世代の生成技術？ こんにちは！Fusic 機械学習チームの鷲崎です。最近、音声や言語処理に興味がありますが、機械学習モデルの開発からMLOpsまでなんでもしています。もし、機械学習で困っていることがあれば、気軽にDMください。 本記事では、Flow Matching (FM)と、その発展版であるOptimal Transport Conditional Flow Matching (OT-CFM)を解説します。最近の生成AIでは、拡散モデルがよく使用されていますが、Flow Matchingは、拡散モデルに取って代わる可能性がある生成技術と考えています。 おもに、Improving and Generalizing Flow-Based Generative Models
複数の関連度から検索可能な BGE M3-Embedding の紹介 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。Algomatic の宮脇（@catshun_）です。 本記事では文書検索において一部注目された BGE M3-Embedding について簡単に紹介します。 Chen+'24 - BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation おことわり 本記事では精読レベルの 詳細な解説は含みません。 詳細については 参照元の論文をご確認ください。 不十分また不適切な言及内容がございましたらご指摘いただけますと幸いです。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本記事で紹介する 論文 は Work in progress とコメントされており今後内容が更新される可能
はじめに 先日参加したKaggleのOpenVaccine: COVID-19 mRNA Vaccine Degradation Predictionコンペティションで自分が参加していたチームではDomain Adversarial Neural Networks (DANN)と呼ばれる手法を用いていました。 結果としては、CV, Public LB, Private LBのいずれにも効いていないことが判明したのですが、Kaggleで度々話題になるAdversarial Validationとも類似した面白い技術なので、改めて紹介するとともに本当に使える手法なのかを検証していきたいと思います。 本記事は二部構成(三部構成、2020/10/25更新)になっており、前編(この記事)ではDANNの紹介と、論文中でも紹介されているMNIST/MNISTMを用いて検証を行います。後編つづく中・後編で
本記事はSansan Advent Calendar 2024、18日目の記事です。 はじめに YOLOとは？ 他の物体検出器と比べてみた 進化の軌跡 YOLOの考察 強みと特徴 課題と制約 YOLOの派生モデルと応用 なんでそんなにバージョンが多いの？ でも、名前はずっとYOLOのままなんですけど？ まとめ 参考文献 はじめに こんにちは、研究開発部 Automationグループの李欣耘（リキンウン）です。普段はBill Oneの請求書情報に関する作業効率改善に従事しています。 早いもので今年も残すところあと少しです。皆さまはいかがお過ごしでしょうか。先日あざだらけでREDLINEから帰ってきた私は、今年トータル31本のフェスやライブも行ったせいで、とてつもなくお金に困ってます。 今日は、気づいたらversion.11まで公開されたYou Only Look Once（以下、YOLO）に
こんにちは。CTO室リサーチャーの鈴木です。今回は、深層学習の分野でここ数年盛り上がっているContrastive Learning系の手法について、主だった論文を系統的にまとめて紹介したいと思います。 はじめに 近年発展した自己教師あり学習（Self-Supervised Learning：SSL）は、アノテーション情報を人の手ではなく機械的に付与することで、データセットの構築にかかる時間やコストを軽減し、深層学習モデルの精度向上を目指した手法です。自然言語処理分野におけるSSLは大きな成功を収め、ChatGPT等の超高性能なチャットボットの出現にも影響を与えました。 SSLは主に深層学習モデルの「事前」学習として用いられます。SSLによって、文章や画像に含まれる一般的な特徴を大量のデータから学習することができます。これにより、文章生成や画像認識などの本学習の効率が向上し、最終的な性能向
※この投稿は米国時間 2020 年 11 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 COVID-19（新型コロナウイルス感染症）によって最前線の医療従事者の勇敢な奮闘が注目を集めました。しかし、医療データの管理と非構造化デジタル テキストの解釈に関する課題も浮き彫りになりました。医療従事者にとって、医療文書のレビューと作成のプロセスは非常に手間がかかる作業です。また、医療文書に固有の要件を支援するインテリジェントで使いやすいツールが存在しないため、データ収集のエラー、診療の質の低下、医師の疲弊を招きます。 本日は、こうした問題に役立つように設計されたフルマネージド AI ツールのスイートである、Healthcare Natural Language API と AutoML Entity Extraction for Healthcare を公開プレ
研究開発部署「日経イノベーション・ラボ」の石原です。 Nikkei Advent Calendar 2022の 23 日目を担当します。 日本経済新聞社では、ユーザへより良いサービス利用体験を提供するため、広くデータの利活用を進めています。 本記事では特に「自然言語処理」と呼ばれる領域に焦点を当て、2022 年の主要な取り組みの一つとして、昨今の急速な進展の根幹を担う「事前学習済み言語モデル」の構築と活用に関する事例を紹介します。 最初に自然言語処理や事前学習済み言語モデルの概要を説明し、その後に日本経済新聞社での取り組みをまとめます。 日本経済新聞社では積極的な対外発表が推奨されており、本記事は技術ブログ・外部登壇・論文発表で公表済みの内容をもとに構成しています。 自然言語処理とは 自然言語処理とは、人間が日常的に使っている言語（自然言語）をコンピュータで処理するための一連の技術です。
この記事は、scouty Advent Calendar の14日目です。 本記事には、線の束がウネウネ動くgif動画があります。人によっては気持ち悪いと感じるかもしれませんので、苦手な方はご注意ください。 双曲空間埋め込み - Poincaré Embedding 近年、機械学習界隈で双曲空間(Hyperbolic geometry) への埋め込み(Poincaré Embedding; Nickel & Kiela, 2017)1が流行っています。 双曲空間は、ユークリッド空間(普通のN次元空間)と異なり、原点から遠ざかるに連れて(正確な表現ではありませんが)急激に空間が拡がるという性質を持っています。このため、ユークリッド空間では不可能であった『木構造の埋め込み』が双曲空間においては可能となる2など、少ない次元でより複雑な構造を扱うことができる点が注目されています。 今年のICML
2022年のニュースから自然言語処理技術を用いてキーフレーズを抽出
概要 時系列データ向けの表現学習手法「T-Rep: Representation Learning for Time Series using Time-Embeddings」 (ICLR2024) の論文、公式リポジトリを読んだので備忘録を兼ねて紹介します。 本手法は多変量の時系列データに対応しており、表現学習時に複数のPretextタスクを導入することで異常検出や分類・予測に寄与する汎用的な特徴量を獲得しています。 時系列表現(representation)はタイムスタンプ単位で出力できるため、point-wiseな異常検出であったり、window単位で集約することでsegment-wiseな分類や異常検出も可能な手法です。 記事の後半では公式チュートリアルを参考に、多変量時系列データの分類を試してみます。 arxiv Github モデル構造 T-Repモデルは以下の3つのモジュール
知識拡張型言語モデルLUKE
言語処理学会第29回年次大会 併設ワークショップ JLR2023 (
Gunosyにおけるニュース記事の自動要約システム開発 〜ChatGPTの登場を添えて〜 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 背景とモチベーション ニュースキュレーションサービスとしての自動要約技術の重要性 事前学習済み言語モデルの急速な発展 自動要約モデルの作成 タスク設定 モデル データセット T5 の fine-tune 評価 自動評価 人手評価 推論の高速化 ONNX とモデル量子化 CPU を使用した推論速度と要約精度の評価 API 実装と slack bot 化 API 化 slack bot化 ChatGPT の登場 今後に向けて・おわりに はじめに こんにちは、 Gunosy Tech Lab (GTL) MediaML チームの大竹です。今回のブログでは、社内で運用されているニュース記事の自動要約システムについてご紹介したいと思います。 ニュース記事の本文から簡潔な要約を生成するシステムを作るため、データセットの収集から自動要約モデルの学習、サービスとして利用するための API 実装ま
はじめに 株式会社ピーアールオー（あったらいいな！を作ります） Advent Calendar 2022の3日目になります。 前日は 私の「Wingetで簡単！開発PCセットアップ（Windows）」でした。 MLをやってみたいけど MLを気軽に試してみたいけど、最大の障壁となるのはやはり高価なGPUが必要という点かと思います。PCゲームをやる方ならまだしも、そうでない人間には数万～数十万もするdGPU/eGPUを用意することは簡単ではありません。特にこの分野ではcudaコアを有するNVIDIAのGPUが一強という感じですが、まともに使えそうなボードをそろえようとするとやはり十万程度の出費が必要になります（この辺は諸説あるでしょうが・・・）。 もちろん、CPUのみで挑むというやり方もありますが、あまりに時間がかかるのはやはり敬遠しがちになります。また、クラウドGPUみたいなものもあるので、
最近はセキュリティログ解析などに取り組んでいます。何か面白そうな話題があればお声がけください。IIJ/IIJ-II技術研究所所属。 【IIJ 2021 TECHアドベントカレンダー 12/6（月）の記事です】 猫も杓子も深層学習と言っていた時代も一区切りついたように思います。画像処理の分野で一躍（再）注目を浴びた深層学習技術は、自然言語処理や囲碁ゲームなど、他の分野でもめざましい成果をあげました。 我々はインターネット界隈で活動していますが、それらの技術を自分たちの分野に活用できないかと検討をしたものです。何か今までできなかったようなすごいことが、深層学習を使ったら魔法のように実現するのではないか、と夢を見ていた時期もありました。もちろん、トップ研究者の方々がいろんな方面からインターネットへの深層学習の応用を試みて、素晴らしい成果が上がったことに間違いはないと思います。ただ、それらが今のネ
2021年で面白かったTransformer関連論文 - moriyamaのエンジニアリング備忘録
この記事はみらい翻訳アドベントカレンダー14日目の記事です。 2021年も終わりを迎える中、個人的には転職してからちょうど1年経ちました。 機械翻訳の研究開発に携わることもあり、自然言語処理や深層学習全般を中心にいろいろな論文を読んだ一年でした。 年末にありがちな今年の論文BEST10のようなランキングを作ってみようと考えたが、選定とランキング基準がなかなか定まらず、それだけで数日かかりそうだったので、Transformer関連論文に絞ってまとめてみようと思います。 今年も昨年に続きTransformer is all you needの色が一層強くなったと感じます。Transformer自体は自然言語処理を題材に提案されたモデルですが、最近は画像領域や音声領域でも高い性能を発揮しています。 強く注目されているモデルということもあり、構造の細部にフォーカスした多くの研究がありましたので、そ
Self Distillationって何？AlphaFold2では何をしているの？ - magattacaのブログ
先日AlphaFold2についてのPodCastを聞きました。知らないことばかりで「あーなるほどそういう話だったのかー」と興味深かったです。専門の先生方の議論を拝聴できるのはすばらしいですね。 AlphaFold2はディープランニングの専門の方から見ても、面白い技術がたくさん使われているそうですが、ど素人にはそもそもどこが生物学で、どこが深層学習的な話なのかわからないです。 というわけで、今回は深層学習の用語らしい「Self distillation」について調べてみました。ついでにAlphaFold2での使用例もちょっと見たいと思います。 www.nature.com 1. Self distillation 1-1. 知識蒸留はモデル圧縮の技術 1-2. 大事な知識はソフトな知識 1-3. 自己蒸留 ~Be Your Own Teacher~ 1-4. どうして自己蒸留で精度が上がるの
【自然言語処理】科研費データベースからMeCab-ipadic-neologdとtermextractでキーワードを抽出する - Qiita
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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 対策でやってよかったこと - サーバーワークスエンジニアブログ
マネージドサービス部 佐竹です。 先日 AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) を受験し、無事に合格しました。本ブログでは、受験後の感想と、試験対策のために「やっていてよかったな」と思ったことをご紹介します。 はじめに 2025 Japan AWS All Certifications Engineers AWS 資格試験の改廃 AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 受験後の感想など 先に AWS Certified AI Practitioner 認定を受けておく 順序付け問題の例 その他の感想 事前対策としてやっておいて良かったと感じたこと AWS サービス別資料を読む SageMaker の機能をわかりやすくまとめておく マネージドサー
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Transformerにおける相対位置エンコーディングを理解する。 - Qiita
検索性能を改善するハイブリッド検索で使えるランク融合アルゴリズム - Ahogrammer
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業界に特化した新しい AI ツールでヘルスケアの生産性を改善 | Google Cloud 公式ブログ
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