機械学習・深層学習

特定のドメインのテキストから同義語候補を取り出すために色々検証した話

リサーチャーの勝又です。 今回の記事では、特定のドメインのテキストから同義語候補取り出そうと色々試みた結果をまとめています。

DeepSpeedを用いたHuggingface Transformersの複数ノードでの学習

DeepSpeedを用いてHuggingface Transformersの複数ノードでの学習をする方法を紹介します。

Sign Random Fourier Featuresの紹介

こんにちは。レトリバのリサーチャーの木村@big_wingです。 今回はNeurIPS2022で発表されたSignRFF: Sign Random Fourier Featuresを紹介します。

DeepSpeed Compressionを使ってtask-specific BERTを蒸留してみた

ニューラルネットワークモデルの軽量化や推論高速化手法として、蒸留を利用した小さいモデル作成が挙げられます。 今回はtask-specific BERTの蒸留をDeepSpeed Compressionで試してみようと思います。

BERTを用いた教師なし文表現の発展

こんにちは。レトリバの飯田(@HIROKIIIDA7)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、分類エンジンの開発・マネジメント、検索分野の研究、チームマネジメントを行っています。今回は、教師なしの文表現作成手法DiffCSEを紹介します。なお、日本…

OpenPromptを用いてpromptを試してみよう

few shot learningの手法として最近研究が活発になってきているPromptingと呼ばれる手法とその手法を手軽に扱えるフレームワークのOpenPromptについて紹介します。

深層学習の量子化に入門してみた 〜BERTをIntel Neural CompressorでStatic Quantization〜

リサーチャーの勝又です。 前回のONNX Runtimeを用いたStatic Quantizationに引き続き、今回はIntel Neural Compressorを用いたStatic Quantizationを試してみました。

深層学習の量子化に入門してみた 〜BERTをStatic Quantization〜

リサーチャーの勝又です。 前々回の深層学習の量子化について簡単な解説記事、前回のDynamic Quantizationを試した記事に引き続き、今回はStatic Quantizationを試してみました。

Transformerモデルの高速化

ONNX Runtimeのニューラルネットワークの推論をTensorRTやOpenVINOなどのライブラリを通じて高速化できるか実験しています。

社Dへの道 ~折り返し地点~

こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。 2020年4月から、東京工業大学(東工大)の岡崎研究室に社会人博士課程で所属しており、論文が一本出せた段…

深層学習の量子化に入門してみた 〜BERTをDynamic Quantization〜

こんにちは。 リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップなどを行っております。 前回、深層学習の量子化について簡単な解説記事を公開しました。 今回は、深層学習の量…

Huggingface transformersモデルのONNX runtimeによる推論の高速化

Huggingface transformersモデルのONNXによる高速化の紹介です。

深層学習の量子化に入門してみた 〜理論編〜

こんにちは。 リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップなどを行っております。 最近、深層学習の量子化について勉強する機会があったので、この記事では量子化の理論的…

事前学習モデルT5とTransformersを使ってお手軽日本語文書要約をやってみた

カスタマーサクセス部リサーチャーの勝又です。今回の記事では、事前学習モデルであるT5とTransformersを使って日本語文書要約を行った話を紹介します。

IBIS2021に参加しました

こんにちは。レトリバのリサーチャーの木村@big_wingです。 レトリバでは、研究動向・業界動向の把握のため、リサーチャーは積極的に国内学会に参加しています。 今回は第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021)に参加しました。

BERTを用いた教師なし文表現

こんにちは。レトリバの飯田[(@meshidenn)](https://twitter.com/meshidenn)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。今回は、教師なしの文表現作成手法[SimCSE](https://arxiv.org/abs/21…

ラベルなしデータだけでも高い精度で文法誤り訂正ができるLM-Criticの紹介

こんにちは。 リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップなどを行っております。 今回の記事では、LM-Critic: Language Models for Unsupervised Grammatical Error Corr…

TransformersのPipelinesで日本語固有表現抽出

東北大BERTに対して固有表現抽出タスクでFine-Tuningを行いTransformersのPipelinesで日本語固有表現抽出を行う方法をご紹介します。

ACL2021のBest PaperのVOLTを日本語文書分類で試してみた結果...!

今回の記事では、先日開催された自然言語処理のトップカンファレンスである、ACL-IJCNLP2021でBest Paperとなった、VOLTを日本語文書分類で試してみた話をします。

SparseBERTの紹介

こんにちは。レトリバのリサーチャーの木村@big_wingです。 今回は今年のICML2021で発表されたSparseBERT: Rethinking the Importance Analysis in Self-attentionを紹介します。

DeepSpeedの紹介

deepspeedの紹介です。 これであなたも大きなモデルを学習できる!!

文脈化された転置インデックス

クエリも文書もベクトル表現にして計算してしまえ!ということで近年研究が盛んに行われており、BERT[^1]が提案されて以降、教師データがあれば、うまく行くことがわかってきています。さらに、近年、最近傍アルゴリズムが進歩し、内積計算が高速化したこと…

事前学習モデルBARTを使って日本語文書要約をやってみた

今回の記事では、事前学習モデルであるBARTを使って日本語文書要約を行った話を紹介します。

Big Birdの紹介

昨年のNeurIPSで発表されたBig Birdという手法の紹介です。

日本語話し言葉BERTを作成、公開します!

今回の記事では、国立国語研究所との共同研究で作成した日本語話し言葉BERTとその利用方法について紹介します。日本語話し言葉BERTを使ってみたい方はぜひご覧ください。

検索の評価指標 その3

検索の評価指標 こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。カスタマーサクセス部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。 前回は、検索結果にグレードをつけられる場合の検索エンジンの評価についてご紹…

AACL-IJCNLP2020で発表してきました

今回の記事では、昨年12月にオンラインで開催されたAACL-IJCNLP2020の参加報告をしています。

IBIS2020に参加しました

こんにちは。レトリバのリサーチャーの木村@big_wingです。 レトリバでは、研究動向・業界動向の把握のため、リサーチャーは積極的に国内学会に参加しています。 今回は第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020)に参加しました。 概要 情報理論的学…

検索の評価指標その2

今回は、前回の続きとして、複数の適合度に対応したランク付き検索評価指標を紹介します。

検索の評価指標

皆さんは、検索エンジンの評価をどのように行なっていますか?検索エンジンの評価は、実はユーザが求めていることによって変わってきます。今回は、ユーザが求めていること=ユーザモデルと検索評価指標の関係について、書いていきます。なお、以下の内容は[…