Как работает команда NLP Research после выхода GPT-4 - Даниил Гаврилов, Тинькофф
Вставка
- Опубліковано 1 лис 2023
- Даниил рассказал о том, как работает команда NLP Research после выхода GPT-4 и откуда берет новые идеи.
Наш телеграм: t.me/tinkoffai
Дайджесты, статьи и анонсы митапов: t.me/itstinkoff
Жизнь команда изнутри и вакансии по направлениям: t.me/tinkoffjobs
Блог на Хабре: l.tinkoff.ru/habr-tinkoff
#ai #ml #тинькофф - Наука та технологія
Спасибо!
🎯 Key Takeaways for quick navigation:
00:05 🎙️ *Вступление и представление*
- Даниил Гаврилов приветствует участников на конференции NLP Research и представляет команду.
- Он подчеркивает значимость исследований и поиска новых идей для команды.
00:33 🌍 *Изменения в сфере NLP после выхода GPT-4*
- Гаврилов обсуждает как ситуация изменилась с выходом GPT-4 в конце 2022 года.
- Команда NLP Research столкнулась с экзистенциальными вопросами и необходимостью новых идей.
01:15 💡 *Переход к новым направлениям и методам исследований*
- Гаврилов рассказывает, как команда начала искать новые направления и методы исследований после появления GPT-4.
- Он подчеркивает необходимость исследований и разработки новых подходов.
02:21 📚 *Основание исследований на текстовых диффузиях*
- Обсуждается выбор текстовых диффузий как одного из направлений исследований.
- Указывается интерес к альтернативным подходам и понимание их значимости.
03:45 🔬 *Итеративный генеративный процесс и диффузия*
- Гаврилов объясняет итеративный генеративный процесс и использование диффузии в текстовых моделях.
- Уточняется работа с латентными переменными и принципы генерации текста.
04:30 🧩 *Работа с текстовыми диффузиями*
- Обсуждается использование непрерывного шума и параметризованных представлений в текстовых диффузиях.
- Уточняется идея остановки итеративного процесса для ускорения генерации текста.
07:01 🤖 *Контекстное обучение (Context Learning)*
- Рассматривается использование контекстного обучения, где модель обучается в контексте задачи или примеров.
- Приводятся примеры использования контекстного обучения, включая оптимизацию и создание новых промтов.
09:19 🧠 *Обучение с контекстом для универсальных моделей*
- Рассматривается идея обучения моделей, способных обобщать и применять знания из контекста и датасетов.
- Указывается, что большие модели и экспертиза в их обучении позволяют достичь новых уровней производительности.
10:54 🚀 *Преодоление ограничений в обработке длинных последовательностей*
- Обсуждается необходимость обработки длинных последовательностей и сложность этой задачи.
- Указывается на появление новых методов, позволяющих эффективно обрабатывать длинные контексты и обучать модели быстро и эффективно.
13:00 🔄 *Линейные рекуррентные сети и параллельный скан*
- Обсуждается использование линейных рекуррентных сетей без нелинейных функций активации для обработки последовательностей.
- Уточняется, что такие модели позволяют параллельное обучение и избавляют от ограничений квадратичной сложности, что делает их быстрыми и эффективными.
13:44 🚀 *Перспективы исследований в будущем*
- Рассказывается о вере в развитие текущих направлений исследований в будущем.
- Указывается, что команда NLP Research будет искать новые, интересные идеи для развития.
- Подчеркивается важность подписки на канал ивентов для получения информации о будущих мероприятиях.
15:09 📚 *Вопросы и комментарии от аудитории*
- Обсуждается важность кратких обзоров для экономии времени при изучении статей.
- Задается вопрос о линейных рекуррентных моделях и их сравнении с трансформерами.
- Объясняется хитрость в использовании линейных рекуррентных моделей без нелинейных функций активации.
16:47 🔄 *Характеристики линейных рекуррентных моделей*
- Рассматривается необходимость нелинейности в моделях по временной размерности.
- Объясняется, что линейные рекуррентные сети позволяют обучать сложные распределения и агрегировать информацию по времени.
- Отмечается, что можно обучать сложные модели, используя простой способ агрегации по времени.
17:29 🔮 *Перспективы исследований в будущем*
- Указывается на актуальность исследований по генерации и развитие универсальных моделей.
- Рассматривается возможность создания более специализированных, более дешевых моделей в будущем.
- Подчеркивается важность веры в развитие и поиск новых, быстрых и эффективных решений.
18:10 🌐 *Генерализация и обучение универсальных моделей*
- Указывается вера в максимальную генерализацию и развитие универсальных моделей.
- Обсуждается переход от частных моделей к одной общей, способной решать разные задачи.
- Рассматривается возможность обновления модели в виртуальном мире для непрерывного улучшения.
19:40 📏 *Длинные последовательности и утилитарные задачи*
- Обсуждается важность обработки длинных последовательностей и больших датасетов.
- Упоминается необходимость отказа от ограничений в длине последовательностей.
- Рассматриваются возможности удешевления обработки данных для сделать их более доступными.
20:34 👾 *Развитие агентов и мета-обучение*
- Обсуждается развитие агентов и мета-обучение в контексте работы с ними.
- Указывается на неэффективность привычных способов обучения агентов.
- Рассматривается возможность обучения агентов с использованием метален и виртуальных сред.
Made with HARPA AI
Спасибо ютубу, что продвинул ваш канал ко мне в рекомендации.
Благодарю за интересный доклад
Желтый Яй это прям бренд
Скорей бы появился ИИ который будет помогать людям записывать нормальный звук на лекциях.
Зачем, ведь можно просто читать саммари :)
Это не важно, когда нужно было выдавить под брендом тинькофф
Прослушал ничего не понял сплошной шум