kinko @freeterD
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生成AIを用いたText to SQLの最前線 speakerdeck.com/masatoto/sheng…
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HELMbenchmarkでは、FlexGenは16GBのGPUで30Bのモデルを7つの代表的なサブシナリオで21時間かけてベンチマークすることができます。コードはgithub.com/FMInference/Fl… で入手可能です。
その結果、16GBのGPUでOPT-175Bを実行した場合、FlexGenは最先端のオフロードシステムと比較して大幅に高いスループットを達成し、有効バッチサイズ144で初めて1token/sの生成スループットに到達しました。
(abst訳) arxiv.org/abs/2303.06865 大規模言語モデル（LLM）推論では、計算量とメモリ容量が大きいため、従来は複数のハイエンドアクセラレータを用いなければ実現できなかった。
私たちの研究が、大規模ビジョン言語モデルや他のマルチモーダル機械学習アプリケーションのスケーリングにMoEを使用するためのさらなる研究を刺激することを期待しています。
我々の研究は、MoEモデルの学習を安定させ、MoEがモデルの解釈可能性に与える影響を理解し、VLMをスケーリングする際の計算性能とのトレードオフをバランスさせるための貴重な洞察を提供します。
(abst訳) arxiv.org/abs/2303.07226 自然言語処理（NLP）の分野は、近年、特に大規模な視覚言語モデル（VLM）の開発において大きな進歩を遂げています。これらのモデルは、テキスト情報と視覚情報のギャップを埋め、マルチメディアデータをより包括的に理解することを目的としています。
最後のドメインである "in-the-wild "の人間動画では、未見の実動画での成功検出は、将来の研究を保証するさらに困難な汎化タスクであることを示す。この最初の結果が、実世界での成功検出と報酬モデルに関するさらなる研究を促すことを願っている。
我々は、最初の2つのドメインにおいて、未見の言語と視覚の変化に対するフラミンゴベースの成功検出モデルの汎化特性を調査し、提案手法は、いずれかのバリエーションの分布外テストシナリオにおいて、特注の報酬モデルを凌駕できることを発見した。
(abst訳) arxiv.org/abs/2303.07280 知的エージェントの学習には、成功した行動を検出することが重要である。そのため、一般化可能な報酬モデルは、行動を一般化することを学習できるエージェントの前提条件となる。
本論文では、プログラミングモデルと自然言語モデルを用いた広範な実験により、事前学習パラダイムの有効性を示し、強力なベースラインよりも優れた結果を得た。
1つ目は、左から右へのLMの予測値と、同じデータで逆順に訓練された右から左へのLMの予測値を一致させる訓練目標である。もう1つは、両者が中間で出会うことを可能にする双方向の推論方法である。
(abst訳) arxiv.org/abs/2303.07295 ほとんどの言語モデル（LM）は、次のトークンは前のトークンにのみ依存すると仮定して、自己回帰的な左から右への方法で訓練し、適用される。
ダース・パイソ... @PythonDarth
2K Followers 2K Following お面かぶって2年目、ミドサー父です。 Excel、Python、統計、ML、DL、kaggleを朝活してますが、下手の横好きです。 【資格】博士(理学)、知財検定3級、G検定、統計検定2級 【23年目標】 ■E資格 ■統計検定準1級 ☆kaggle🥉 ☆画像生成モデルで遊ぶ ◎ランニング10km ◎体重66.5kg
ばんくし王 @vaaaaanquish
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まますたん @mamas16k
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yyama @YYama0
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しゅんそく🦉 @shunsock
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Taku🤖🧠 @taku_sid
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YOHEI（わいし）�... @yohei_kps
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ノコル | 生成AI�... @nocall_ai
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西村洋一郎/learn... @ynishi2022
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Paul-Edouard Sarlin @pesarlin
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