[قراءة ورقة مفصلة] Zipformer: ترميز أسرع وأفضل للتعرف التلقائي على الكلام
لقد كان Conformer هو ترميز ASR الافتراضي لسنوات، لكن Zipformer من فريق k2/icefall أخذ بهدوء تاج WER على LibriSpeech و Aishell-1 و WenetSpeech بينما يكون أسرع و…
I-JEPA: نموذج العالم الأول من Yann LeCun لرؤية الحاسوب
Yann LeCun جادل لسنوات بأن الاستدراج التوليدي هو الرهان الخاطئ لبناء آلات تفهم العالم.
LoRA: السماح لطالب في المدرسة الثانوية بتدريب نموذج اللغة الكبيرة (GPT-3) بطاقة رسومات ألعاب
الضبط الدقيق الكامل لـ GPT-3 بـ 175 مليار معامل هو نقطة عدم البدء لجميع الناس تقريبًا — التخزين وحده يستبعده، ناهيك عن بطاقات الرسومات.
[مراجعة قصيرة] Conformer: Transformer معزز بالالتفاف للتعرف على الكلام
استحوذ Conformer على عالم ASR بقوة عاصفة بفعل شيء بسيط تقريباً: إضافة وحدة التفاف إلى كل كتلة Transformer بحيث يلتقط النموذج السياق العام والتفاصيل الصوتية المح…
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…
