Hugging Face TransformersにおけるTensorFlowモデルの高速化
Hugging Face TransformersでTensorFlowモデルの推論速度が向上しました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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Kubernetesを7,500ノードにスケール
OpenAIがKubernetesクラスターを7,500ノードに拡張することに成功しました。
DeepSpeedとFairScaleのZeROでより多くのモデルをより速く学習
ZeRO技術を活用することで、大規模モデルの学習効率とメモリ使用量を大幅に改善しました。
Hugging Face API顧客向けにTransformer推論を100倍高速化した方法
Hugging FaceがAPI顧客向けにTransformerモデルの推論速度を最大100倍高速化しました。
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DALL·E: テキストから画像を生成
OpenAIがテキストキャプションから画像を生成するニューラルネットワーク「DALL·E」を発表しました。
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CLIP: テキストと画像を接続する
OpenAIが自然言語から視覚概念を学習するニューラルネットワーク「CLIP」を発表しました。
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OpenAIからの組織変更に関する最新情報
OpenAIが組織変更と成長の1年を迎え、今後の方向性を示した。
エンコーダー・デコーダーモデルにおける事前学習済み言語モデルチェックポイントの活用
事前学習済みのエンコーダーのみ、またはデコーダーのみのモデルをエンコーダー・デコーダーモデルに変換…
fairseq wmt19翻訳システムをTransformersに移植
fairseqのWMT19翻訳システムがHugging FaceのTransformersライブラリに移植されました。
TransformersとRay Tuneによるハイパーパラメータ探索
Hugging Face TransformersとRay Tuneを組み合わせた効率的なハイパーパラメータ探索手法が紹介されました…
Transformerベースのエンコーダー・デコーダーモデル
Transformerベースのエンコーダー・デコーダーモデルの仕組みと応用が解説されました。
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OpenAIがGPT-3技術をMicrosoftにライセンス供与
OpenAIが開発した大規模言語モデルGPT-3の技術をMicrosoftにライセンス供与しました。