API構築の基礎を学んだ。QConは、開発者コミュニティにおける知識とイノベーションの普及を促進することで、ソフトウェア開発に力を与える。実務者主導のカンファレンスであるQConは、チーム内のイノベーションに影響を与える技術チームのリーダー、アーキテクト、エンジニアリングディレクター、プロジェクトマネージャー向けにデザインされている。Sheehy氏は、人工知能ハイプ時代における責任ある開発者としてのあり方について、洞察に富んだ開会基調講演をした。Grizzanti氏が、「スタッフ・プラス」への道と、それを「科学」というより「芸術」としてとらえ、芸術を創作することとソフトウェアを創作すること、そして組織のダイナミクスに対処することの類似性について語っている。Codeを採用する:確認するべき6つの適性LCNC(ローコード/ノーコード)プラットフォームは、プログラマーだけでなくプログラマーでなくても、最小限のコーディングとワンクリックのデプロイメントで、アプリケーションソフトウェアを開発できるよう設計されている。ドラッグ&ドロップ方式のインターフェースなどを利用することで、開発・デプロイメントプロセスを簡素化し、効率的なアプリケーション開発とデプロイメントを実現する。Transformerをオープンソース化した。NLPモデルと比較して最大7倍のトレーニング時間を改善し、同等の精度を実現する。チームは、arXivで公開された論文でモデルについて説明した。ブロックを組み合わせる。モデルのサブセットのみが特定の入力の処理に使用されるため、計算コストを一定に保ちながら、モデルパラメータの数を増やすことができる。メトリックを達成できた。メトリックでT5-XXLを上回り、ダウンストリームNLPタスクで同等以上のパフォーマンスを発揮する。Transformerアーキテクチャは、NLP研究に使用される主要な深層学習モデルになった。最近の取り組みは、パラメータの数で測定されるこれらのモデルのサイズを大きくすることに焦点を当てており、結果は人間のパフォーマンスを超える可能性がある。GPT-3モデルの作成者であるOpenAiのチームは、べき乗則の関係に従って、NLPのパフォーマンスが実際にパラメータの数に比例することを発見した。Brainチームは、トレーニング例ごとのFLOPSの数を一定に保ち、「比較的少量のデータ」でトレーニングしながら、パラメータ数を最大化しようとした。これを達成するために、モデルは混合エキスパート(MoE)スキームを使用する。Hinton氏を含む研究チームによって、1991年に開発された。Brainで開発された。基づくNLPモデルを作成し、言語モデリングと機械翻訳ベンチマークで最先端の結果を達成した。Routingと呼ばれる修正MoEアルゴリズムを使用する。Routingは特定の入力を処理する単一のエキスパートを選択する。これにより、ルーティングの計算が簡素化され、個々のエキスパートモデルが異なるGPUデバイスでホストされるため、通信コストが削減される。このスキームの欠点の1つは、「ハード」な切り替えの決定により、特に精度の低い演算を使用する場合に、トレーニングが不安定になる可能性が高くなることだ。チームは、モデルパラメータを初期化するためのスケール係数を減らすことにより、これを軽減した。使用して、データとモデルの並列処理を利用してモデルをトレーニングした。(次元)」はエキスパートの数であることがわかった。事前トレーニングおよびダウンストリームNLPタスクでのモデルのパフォーマンスを、サンプルごとに同様のFLOPを必要とするT5モデルと比較した。Transformerモデルは、GLUE、SuperGLUE、およびSQuADベンチマークでT5を上回り、トレーニング前の時間で7倍のスピードアップを達成した。おいて130億パラメータのT5モデルを上回り、1/4の時間で終了した。BrainチームがモデルのパフォーマンスをGPT-3と比較しなかったことを指摘した。これは、OpenAIの公開結果に情報が不足しているためだと推測している。別のコメント投稿者は次のように述べている:ハードウェア要件を犠牲にしてはいますが、精度が向上するまでの時間は驚くべきものです。これらすべてはGoogleにとって問題ではありませんが、少なくともこれまでのところ、OpenAIがこれらのモデルにあまり熱心ではない理由がわかります。Transformerの事前トレーニング済みモデルの重みをリリースしていないが、実装コードはGitHubで入手できる。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見るあなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見る様々なイノベーターとアーリーアダプターがお送りするテクノロジーの概要を見る。自分がまだ知らないことに気づいていないと知るあなたが興味のあるトピックスをいつでも最新な情報に。あなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。Inc.プライバシーBT。