はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
A typical PyTorch training program on 8 GPUs with 4 dataloaderworkers per GPU would create at least processes.A naive use of PyTorch dataset and dataloader can easilyreplicate your dataset's RAM usage by 40 times. This issue has probably affected everyone who has done anything nontrivial with PyTorch.In this post, we will explain why it happens, and how to avoid the 40x RAM usage. All code example
自称データエンジニアのaranです。 月日の流れは早いもので、去年の９月以来の再登板になります 私ごとですが 先月に健康診断があり、試しに１日１食の生活を３ヶ月ほど実施してみました。 ストイックに毎日続けるのは無理なので、以下の条件下で試しました １日１食だが、好きなだけ食べる 土日は食事制限しない ガマンできない時はチョコレート（一口分）を食べてよい。ただし3口分まで みんなと食事するときは、お昼を食べてよい 開始当初は、お腹がなりまくっていたのですが、しばらくするとお腹はならなくなります。 また、一番の体の変化は、昼以降に眠くならないことです。 (前日の睡眠時間次第のところはありますが) 友人によく、朝食べないと体にエネルギーがなく、パフォーマンスが...的なことを言われました。 ただ、私に限ったことですが、まったく問題なかったです。 むしろ、昼以降に眠くならず、集中力が続くので、作業
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Demystify RAM Usage in Multi-Process Data Loaders
データベースを使わずに、有効期限付きURLを生成したい - astamuse Lab