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Google at ACL 2023′ ACL 2023におけるGoogle

Posted by Malaya Jules, Program Manager, Google 今週、自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルスポンサーであるGoogleでは、50以上の研究発表と、さまざまなワークショップやチュートリアルへの積極的な参加を通じて、この広範な研究領域を紹介いたします。 ACL（Association for Computational Linguistics）は、自然言語に対する計算的手法に関連する幅広い研究分野をカバーする一流の会議であり、オンラインで開催されています。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにお立ち寄りいただき、数十億人のために興味深い問題を解決するためにGoogleで行われているプロジェクトについて詳しくお知りください。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく知ることもできます（Googleの関連情報は太字で表示されます）。理事会および組織委員会エリアチェアは、Dan Garrette、ワークショップチェアは、Annie Louis、パブリケーションチェアは、Lei Shu、プログラム委員会には、Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれます。注目論文…

「ACL 2023でのGoogle」

投稿者: Malaya Jules、プログラムマネージャー、Google 今週、自然言語処理に関する計算言語学の第61回年次総会（ACL）がオンラインで開催されます。ACLは、自然言語に対する計算的アプローチに関心のある広範な研究分野をカバーする主要な学会です。自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルのスポンサーであるGoogleは、50以上の研究発表とさまざまなワークショップやチュートリアルへの積極的な参加とともに、この分野の最新の研究を紹介します。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにぜひお立ち寄りいただき、何十億もの人々のために興味深い問題を解決するためのGoogleのプロジェクトについて詳しく学んでいただければと思います。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく知ることもできます（Googleの関連情報は太字で表示されます）。ボードと組織委員会エリアチェアには、Dan Garrette、ワークショップチェアには、Annie Louis、発表チェアには、Lei Shu、プログラム委員には、Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれています。注目論文 NusaCrowd: インドネシアNLPリソースのオープンソースイニシアチブ Samuel Cahyawijaya, Holy Lovenia, Alham…

GoogleがACL 2023に参加します

Posted by Malaya Jules, Program Manager, Google 今週、計算言語学協会（ACL）の第61回年次総会がオンラインで開催されています。ACLは、自然言語に関する計算手法に関連する広範な研究分野をカバーする一流のカンファレンスです。自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルスポンサーであるGoogleは、50以上の論文を発表し、様々なワークショップやチュートリアルに積極的に参加することで、この分野での最新の研究を紹介します。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにぜひ訪れ、数十億人の人々のために興味深い問題を解決するためにGoogleで行われているプロジェクトについて詳しく学んでください。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく学ぶこともできます（Googleの関連組織は太字で示されています）。理事会および組織委員会エリアチェアには：Dan Garrette、ワークショップチェアには：Annie Louis、出版チェアには：Lei Shu、プログラム委員会には：Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれます。注目論文 NusaCrowd：Indonesian NLPリソースのオープンソースイニシアティブ Samuel…

「機械学習を使ってイタリアのファンタジーフットボールで勝利した方法」

「機械工学の専門家としてプログラミングとコンピュータサイエンスに興味を持っていた私は、数年前に機械学習と人工知能の世界に魅了されました彼らの重要性を認識し…」

「機械学習を使ったイタリアンファンタジーフットボールで勝利した方法」

数年前からプログラミングとコンピュータサイエンスに興味を持つ機械工学のエンジニアとして、私は機械学習と人工知能の世界に魅了されました彼らの重要性を認識し、

ChatGPTコードインタープリタープラグインの使用方法10選

「待ち望まれていたChatGPTコードインタープリタープラグインがついに展開されています以下に、それを使ってできることを紹介します」

AIを使用して、自分の目で直接拡張現実（AR）を体験してみましょう

技術の飛躍により、Brilliant Labsは最先端のオープンソースARレンズ「Monocle」で拡張現実市場を変革しました。この革新的な装着可能なデバイスは、Appleの高価でかさばる「Vision Pro」とは対照的に、より手頃で使いやすい代替品を提供しています。Monocleを使用すると、ユーザーはポケットサイズのARレンズを眼鏡にクリップするか、目の前に持っていくことで、拡張現実の世界を体験できます。Monocleは3月に発売され、349ドルという手頃な価格でテック愛好家たちの注目を集めています。この魅力的なAIパワーの発明について詳しく見ていきましょう。枠にとらわれない発想：Brilliant LabsのARビジョン他のARおよびVRヘッドセットがユーザーを自宅の環境に閉じ込める傾向がある中、Brilliant Labsは常識を覆しています。同社のCEO兼共同創設者であるBobak Tavangarは、未開拓の領域を探索する使命を強調しました。TavangarはTechCrunchのインタビューで、「私たちはまったく逆の方向に進んでいます。」と述べました。また読む：WWDCのハイライト：Appleの実用的なAIソリューションが明らかに AIとARの融合：Brilliant Labsの野心的な目標 ARレンズをユーザーの日常生活にシームレスに統合するために、Brilliant Labsはコンパクトなウェアラブルに生成AIを組み込むことを目指しています。この野心的なビジョンを持つシンガポールのスタートアップは、300万ドルのシード資金を確保しました。この資金調達ラウンドは、Oculusの共同創設者であるBrendan Iribe、Siriの共同創設者であるAdam Cheyer、およびPebbleの創設者で元Y CombinatorパートナーであるEric Migicovskyなど、業界のベテランを中心に行われました。 Monocleのオープンソースコミュニティがイノベーションを生み出す Monocleのオープンソース性は、開発者や愛好家の間で熱心なフォロワーを生み出しました。Stanford大学の学生グループがGPT-4のディスプレイに変えた際、ARレンズは広く注目されました。生成AIの力を活用して、Monocleはユーザーのスマートフォンのマイクを通じてリアルタイムの会話を聞き、個別の提案を提供することができます。このユニークな機能は大きな関心を集め、AIとARの融合の膨大な可能性を示しています。また読む：Metaが有望なすべてのプロジェクトをオープンソース化 | なぜそうなったのかを見つけ出すシームレスな接続性：Monocleがデータを伝送する方法 Monocleは、ユーザーのスマートフォンとOpenAIのサーバーの間のシームレスな接続に依存しています。デバイスはBluetoothを介してデータを伝送し、ユーザーは目の前のARレンズに投影された応答を受け取ることができます。このシンプルなプロセスにより、スムーズで没入感のある拡張現実体験が実現されます。…

「ディープラーニングモデルのレイヤーを凍結する方法 – 正しいやり方」

「モデルの微調整を行いたい場合や、処理する例に応じて一部のパラメータを固定することは、しばしば有用です以下の例で示されているように、処理する例に応じて一部のレイヤーを固定したい場合があります見てわかる通り…」

「データサイエンス、STEM、ビジネス、および営業のプロフェッショナルが仕事を見つける場所」

「就職市場の開放：データサイエンス、STEM、ビジネス、セールスのキャリアにおける戦略この記事では、アメリカ教育省（US DOE）の全米教育統計センター（NCES）のデータに基づいて、STEM、ビジネス、セールスの分野で大学卒業後に仕事を見つけた人々の状況をまとめ、比較しています...」

fairseqのwmt19翻訳システムをtransformersに移植する

Stas Bekmanさんによるゲストブログ記事この記事は、fairseq wmt19翻訳システムがtransformersに移植された方法をドキュメント化する試みです。私は興味深いプロジェクトを探していて、Sam Shleiferさんが高品質の翻訳者の移植に取り組んでみることを提案してくれました。私はFacebook FAIRのWMT19ニュース翻訳タスクの提出に関する短い論文を読み、オリジナルのシステムを試してみることにしました。最初はこの複雑なプロジェクトにどう取り組むか分からず、Samさんがそれを小さなタスクに分解するのを手伝ってくれました。これが非常に助けになりました。私は、両方の言語を話すため、移植中に事前学習済みのen-ru / ru-enモデルを使用することを選びました。ドイツ語は話せないので、de-en / en-deのペアで作業するのははるかに難しくなります。移植プロセスの高度な段階で出力を読んで意味を理解することで翻訳の品質を評価できることは、多くの時間を節約することができました。また、最初の移植をen-ru / ru-enモデルで行ったため、de-en / en-deモデルが統合されたボキャブラリを使用していることに全く気づいていませんでした。したがって、2つの異なるサイズのボキャブラリをサポートするより複雑な作業を行った後、統合されたボキャブラリを動作させるのは簡単でした。手抜きしましょう最初のステップは、もちろん手抜きです。大きな努力をするよりも小さな努力をする方が良いです。したがって、fairseqへのプロキシとして機能し、transformersのAPIをエミュレートする数行のコードで短いノートブックを作成しました。もし基本的な翻訳以外のことが必要なければ、これで十分でした。しかし、もちろん、完全な移植を行いたかったので、この小さな勝利の後、より困難な作業に移りました。準備この記事では、~/portingの下で作業していると仮定し、したがってこのディレクトリを作成します:…

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