[Olewave's Review] CLIP (3/3): تعلم النماذج البصرية القابلة للنقل من الإشراف باللغة الطبيعية
يقع الجزء الأخير من هذا الاستعراض CLIP في قسم النتائج، وهو حيث حول نموذج OpenAI المقابل للصور والنصوص من فكرة مثيرة للاهتمام إلى عنصر بدائي على مستوى الأساس لم…
[Olewave's Review] CLIP (2/3): تعلم النماذج البصرية القابلة للنقل من الإشراف باللغة الطبيعية
قلبت CLIP من OpenAI مسار الرؤية الحاسوبية بالتخلص من مجموعات التسميات الثابتة والتدريب بدلاً من ذلك على 400 مليون زوج (صور، نصوص) مكشوطة من الإنترنت.
[Olewave's Review] CLIP (1/3): تعلم النماذج البصرية القابلة للنقل من الإشراف باللغة الطبيعية
قبل أن يكون هناك BLIP أو LLaVA أو أي speech-LLM جدير بالاهتمام، كان CLIP موجوداً، وهنا حيث تبدأ القصة.
ارتفاع وسقوط Boris Johnson - تحليل الميكروفونات
الأخبار السياسية عادة ليست ما يشغله مهندسو صوت الذكاء الاصطناعي ليوم الجمعة بعد الظهر، لكن إعلان استقالة Boris Johnson، الذي تم إلقاؤه أمام مصفوفة من الميكروفو…
[Olewave's Long Review] Xception: التعلم العميق مع Depthwise Separable Convolutions
أخذ Xception فرضية Inception إلى أقصاها المنطقي بدفع الارتباطات عبر القنوات والمكانية إلى عمليات منفصلة تماماً، والتحويلات Depthwise Separable التي روّجت لها تظه…
رادار المصفوفة المرحلية على حاملة الطائرات الصينية Fujian 003 وصلتها بتشكيل شعاع الكلام
مصفوفة الرادار المرحلية المثبتة على أحدث حاملة طائرات صينية، Fujian 003، ومصفوفات الميكروفون التي تسمح لمكبر الصوت الذكي الخاص بك بسماعك عبر غرفة صاخبة تشترك ف…
كيف يعمل الإملاء الجديد تماماً في iOS 16؟ كشف الصيغة السرية لشركة Apple من قبل باحث الكلام!
يعمل الإملاء في iOS 16 من Apple بالكامل على الجهاز، وهذا الخيار التصميمي الوحيد له تداعيات متسلسلة على الكمون والخصوصية، وأنواع معماريات ASR التي تكون قابلة لل…
[مراجعة طويلة] Conformer: Transformer معزز بالالتفاف للتعرف على الكلام
Conformer هو النموذج الذي استحوذ بهدوء على ASR من النهاية إلى النهاية، وصيغته، وضع وحدة التفاف على كل كتلة Transformer، تبين أنها واحدة من تلك الأفكار البسيطة …
博士大叔使用计算机作弊降维打击2022高考数学压轴大题 Ph.D. يستخدم الحاسوب للغش في حل امتحان رياضيات gaokao 2022
ماذا يحدث عندما تطلق مجموعة أدوات جبر حاسوبية من مستوى البحث على أصعب مسألة في امتحان gaokao للرياضيات 2022؟
[Long Review] نماذج الانتشار المتسلسلة لتوليد الصور عالية الدقة
قبل أن تجعل Imagen و DALL-E 2 الانتشار المعيار الافتراضي لتوليد الصور، وضعت ورقة Google Brain وصفة الانتشار المتسلسلة التي استعارتها الكثير من الأنظمة النصية إ…
[Short Review] نماذج الانتشار المتسلسلة لتوليد الصور عالية الدقة
الانتشار المتسلسل هو وصفة من مرحلتين فما فوق تحت الكثير من العمل التوليدي الحديث: توليد صورة صغيرة بنموذج انتشار واحد، ثم تسليمها إلى نماذج انتشار عالية الدقة …
[Long Review] الانتباه المحوري في المحولات متعددة الأبعاد
الانتباه الذاتي الكامل على صورة أو فيديو مكلف للغاية، فكيف تحافظ على التعبيرية للمحول بدون الانفجار التربيعي؟
[Short Review] الانتباه المحوري في المحولات متعددة الأبعاد
الانتباه المحوري هو أحد تلك الأفكار الأنيقة التي تحافظ على المحولات قابلة للتعامل معها على البيانات عالية الأبعاد: بدلاً من الانتباه على كل بكسل أو كل صندوق وقت…
[مراجعة طويلة] نقل التعلم من التحقق من المتحدث إلى تحويل النص إلى كلام متعدد المتحدثين
هذه هي الورقة التي جعلت استنساخ الصوت بدون أمثلة عملياً: قم بتدريب مشفر المتحدث على مهمة التحقق التمييزية باستخدام آلاف الأصوات الضاخة والخالية من النصوص، ثم أد…
[مراجعة قصيرة] نقل التعلم من التحقق من المتحدث إلى تحويل النص إلى كلام متعدد المتحدثين
ورقة Google التي بدأت موجة استنساخ الصوت الحديثة بدون أمثلة لديها بنية نظيفة وجميلة: مشفر متحدث مدرب على التحقق، محلل Tacotron 2 الذي يحول النص بالإضافة إلى تض…
[مراجعة قصيرة] Wav2Seq: نماذج مشفر-فاك مدرب مسبقاً للكلام إلى نص باستخدام لغات وهمية
وفر التدريب المسبق غير الخاضع للإشراف مثل wav2vec 2.0 مشفرات كلام ممتازة لنا، لكن بالنسبة لنظام ASR كامل مشفر-فاك، كان الفاك لا يزال يبدأ من الصفر.
[Long Review] نحو التعلم اللغوي بدون تسميات
ماذا لو كان بإمكانك تدريب نماذج NLP خاصة بمهام محددة دون مثال واحد مسمى من قبل البشر؟ "نحو التعلم اللغوي بدون تسميات" يركز بشدة على هذا السؤال.
[Long Review] Fully Sharded Data Parallel: تدريب ذكاء اصطناعي أسرع مع معالجات رسوميات أقل
كان تدريب نموذج كلام أو لغة ذو مليار معامل على ميزانية GPU متواضعة يعني الاختيار بين التوازي في خط الأنابيب أو التوازي الموتري أو تجزئة المحسن من نمط ZeRO.
[Short Review] Fully Sharded Data Parallel: تدريب ذكاء اصطناعي أسرع مع معالجات رسوميات أقل
Fully Sharded Data Parallel هي إجابة Meta على سؤال تسأله كل فريق كلام ولغة في النهاية: كيف نقوم بتدريب نماذج أكبر بكثير دون الحاجة إلى معالجات رسوميات أكثر بكث…
[مراجعة قصيرة] إلغاء تكرار بيانات التدريب يجعل نماذج اللغة أفضل
كم من "التعميم" في نموذج اللغة الخاص بك هو في الواقع مجرد إعادة إنتاج؟
[مراجعة طويلة] CLAS: السياق العميق: التعرف على الكلام السياقي من طرف إلى طرف
أي شخص أطلق منتج ASR يعرف صعوبة الأسماء العلمية: أسماء جهات الاتصال، عناوين الأغاني، أسماء الأدوية، أسماء الأماكن الغامضة.
[مراجعة طويلة] العقبات في التقدم في الإجابة على الأسئلة الطويلة
الإجابة على الأسئلة الطويلة هي أحد تلك المعايير التي تبدو مثيرة للإعجاب على لوحة التصنيف ومقلقة تحت المجهر.
[مراجعة طويلة] نماذج اللغات المدربة بالضبط هي متعلمون بدون لقطات صفرية
قبل أن يجعل InstructGPT ضبط التعليمات عبارة شائعة، قدمت ورقة FLAN من Google الحالة بأن قدراً متواضعاً من الضبط الدقيق متعدد المهام على تعليمات اللغة الطبيعية يمك…
[مراجعة طويلة] 'GShard': توسيع النماذج الضخمة باستخدام الحساب الشرطي والتقسيم التلقائي
يصبح توسيع Transformer بعد مائة مليار معامل فلسفياً بسرعة: هل تقوم بتنشيط الشبكة بأكملها لكل رمز، أم توجه كل رمز إلى المتخصصين الذين يحتاجون فعلاً إلى رؤيته؟
متزلجو الأرقام الروسيون مثل التوائم الثلاثية: هل يمكن استخدام Kullback-Leibler Divergence لتمييز الفرق بينهم؟
تكييف المتحدث هو أحد تلك مشاكل ASR التي تبدو محلولة حتى تحاول فعلاً تكييف نموذج sequence-to-sequence دون تدمير التمثيلات الصوتية الصعبة المكتسبة للمشفر.
هل يتم تسجيل 4 Flip الخاص بـ Nathan Chen بواسطة Mixture-of-Experts؟ الجزء 1: Switch Transformers: نماذج MoE المتفرقة
تم تأطيره برمزة إلى Nathan Chen's quad flip scoring، تتناول هذه المحادثة Switch Transformer، تفسير Google النظيف والمبسط بعدوانية لتوسيع Mixture-of-Experts.
هل يتم تسجيل قلبة ناثان تشن الرباعية بواسطة Mixture-of-Experts؟ الجزء 2: GLaM: قياس فعال للنماذج اللغوية مع MoE
الجزء 2 من سلسلة MoE المصغرة ينتقل إلى GLaM، نموذج اللغة Mixture-of-Experts من Google الذي يحتوي على 1.2 تريليون معامل والذي يطابق أو يتفوق على GPT-3 في معايير…
ورقة BERT تمت مراجعتها من منظور الكلام
BERT بالكاد يحتاج إلى مقدمة في NLP، لكن قراءتها من خلال عيون مهندس الكلام تكشف مجموعة مختلفة من الدروس عن الملخص القياسي "نمذجة اللغة المقنعة غيرت كل شيء".
Transformer: الانتباه هو كل ما تحتاجه و Listen, Attend and Spell - من منظور الكلام
ورقتان، قصة واحدة. "Attention Is All You Need" أعطت العالم Transformer وأعادت تعيين كيفية عمل نمذجة التسلسل، بينما قامت "Listen, Attend and Spell" (LAS) بنفس ا…
