基礎理論 ALBERT:軽量化と冗長性排除をしたBERT(2/2)
１．ALBERT:軽量化と冗長性排除をしたBERT(2/2)まとめ・パラメータの因数分解と冗長性の排除を行う事でわずかなBERTよりパラメータを89%削減・パラメータサイズを削減した事により計算機資源に余裕が生まれ、モデルの規模を改めて拡大...
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基礎理論 基礎理論 ALBERT:軽量化と冗長性排除をしたBERT(1/2)
１．ALBERT:軽量化と冗長性排除をしたBERT(1/2)まとめ・AIのNLPのパフォーマンスを向上させている主要な要因は複雑で特定は困難・ALBERTを設計していく中で得られた鍵は、モデルの容量をより効率的に割り当てる事であった・パラメ...
入門／解説 M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(2/3)
１．M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(2/3)まとめ・使用可能なすべてのデータを使用してトレーニングすると低リソース言語の翻訳品質が劇的に向上・超多言語モデルは一般化に効果的であり多言語全体の特徴表現の類似性を捕捉できている可能性が...