現代CPUにおけるBERTライクモデル推論のスケーリング - パート2
Hugging FaceがBERTライクモデルのCPU推論を高速化する技術を解説しています。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
30秒で読めるニュースダイジェスト
LLM
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算数の文章問題の解決
OpenAIが小学生レベルの算数文章問題を解くAIシステムを開発しました。
大規模言語モデル：新しいムーアの法則か？
大規模言語モデル（LLM）の性能向上が、かつてのムーアの法則に似た指数関数的な成長を示している。
10億組の学習ペアで文章埋め込みモデルを訓練
Hugging Faceが10億組の学習ペアを用いた大規模な文章埋め込みモデルの訓練に成功しました。
コードとしての機械学習の時代が到来
Hugging FaceがMLOpsの新たなパラダイム「ML as Code」を提唱しました。
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人間からのフィードバックで書籍を要約する
OpenAIが人間からのフィードバックを活用し、長文の書籍要約タスクでAIの性能を向上させました。
Hugging FaceとGraphcoreがIPU最適化Transformerで提携
Hugging FaceとGraphcoreが、GraphcoreのIPU向けに最適化されたTransformerモデルを提供すると発表しまし…
Optimumの紹介：大規模Transformerのための最適化ツールキット
Hugging FaceがTransformerモデルの効率的な実行を可能にするOptimumライブラリを発表しました。
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TruthfulQA: モデルが人間の誤りを模倣する度合いを測定する
AIモデルが人間が信じている誤った情報をどれだけ真実らしく出力するかを測るベンチマーク「TruthfulQA」…
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OpenAI Codex
OpenAIが自然言語をコードに変換するAIシステム「Codex」の改良版をAPIで公開しました。
インターネット経由の深層学習：言語モデルの協調学習
インターネット上で分散されたデバイスが協力して大規模言語モデルを学習する新しいフレームワークが発表…
Hugging Face HubへspaCyを歓迎
自然言語処理ライブラリspaCyがHugging Face Hubに統合されました。