mi141 @mi141
どこぞの研究所で機械学習やら画像処理やらの研究をしています。社会人博士を無事に修了しました（2021.3）。機械学習全般に興味がありますが、最近のお仕事は主に深層学習。転職したので日本橋の某IPには出没しなくなりました。 Joined June 2008-
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拡散モデルで使うDiTにもattention sinkが発生するが、これをいじると、生成結果は大きく変わるものの、品質はあんまり変わらなかったという話。なんか不思議。
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自己回帰と拡散モデルの間みたいな動画生成モデル。任意の時刻で任意の長さのトークン列をデノイズできるモデル。１つずつやれば自己回帰、全部やれば拡散モデル。色んな設定で生成して、速度と品質のトレードオフを調査。NFEは変えてないので、そこまで入れて適応的に制御できればおもろいと思う。
GRPOで、生成したデータを全部使うのではなく、報酬が大きいのと小さいのだけ取り出したサブセットだけ使うと、学習の収束が速くて良い。DanceGRPOで似たような話を見た記憶がある（あっちはLLMじゃなくてフローベースモデルだけど）
LoRAで最適な学習係数が、full fine-tuningでも最適である場合はどんな時かを調べた話。両者が一致すると、学習係数のtuningが楽なので良い。
今更なんだけど、口頭発表とポスター発表の時間がかぶっているので、口頭発表を真面目に全部聞くと、約800件のポスター発表を１時間強でチェックする必要があり、大変厳しい（１件５秒ペース）
ICMLの大規模化がすごくて、投稿数はほぼ２倍。参加者２万人。LLM policyの選択は査読結果にほぼ影響なし。
Seitaro Shinagawa @sei_shinagawa
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今井翔太 / Shota ... @ImAI_Eruel
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hpp @hpp_ricecake
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Yuki Uranishi @yukiuranishi
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Seitaro Shinagawa @sei_shinagawa
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Daisuke Okanohara / �... @hillbig
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