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- Large-scale Bilingual Language-Image Contrastive Learning [17.2]
我々は11億枚の画像テキストペア(韓国語7億、英語4.7億)を集め、KELIPという名前のバイリンガル・マルチモーダルモデルを訓練します。 我々は,MAE事前学習やマルチクロップ強化など,シンプルで効果的なトレーニング手法を導入する。 実験により、そのようなトレーニングスキームで訓練されたモデルは、両方の言語で競合する性能を示すことが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Mar 2022 03:02:03 GMT)
- A Conversational Paradigm for Program Synthesis [110.9]
本稿では,大規模言語モデルを用いた対話型プログラム合成手法を提案する。 私たちは、自然言語とプログラミング言語のデータに基づいて、CodeGenと呼ばれる大規模な言語モデルのファミリーを訓練します。 本研究は,会話能力の出現と,提案した会話プログラム合成パラダイムの有効性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Mar 2022 17:10:30 GMT)
- Training Compute-Optimal Large Language Models [54.0]
私たちは、500億から500億のトークンに対して、7000万から160億以上のパラメータの言語モデルをトレーニングしています。 計算最適トレーニングでは、モデルのサイズとトレーニングトークンの数が等しくスケールする必要がある。 チンチラはGopher(280B)、GPT-3(175B)、Jurassic-1(178B)、Megatron-Turing NLG(530B)を均一かつ著しく上回る
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Mar 2022 13:38:03 GMT)- 同じ計算予算で最適なパラメータ量や学習データ量を求める手法を用いて70BパラメータのChincillaを作成、Gopher (280B), GPT-3 (175B), Jurassic-1 (178B), Megatron-Turing NLG (530B)といった他の巨大モデルを上回る結果を達成。
- 「Gopher is substantially over-sized and estimate that for the same compute budget a smaller model trained on more data will perform better.」という指摘が興味深く、モデルサイズに比べてデータが足りていない状況が多発していそう。