• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Colin Raffel: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer скачать в хорошем качестве

Colin Raffel: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 6 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Colin Raffel: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Colin Raffel: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Colin Raffel: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Colin Raffel: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Colin Raffel: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

Transfer learning, where a model is first pre-trained on a data-rich task before being fine-tuned on a downstream task, has emerged as a powerful technique in natural language processing (NLP). The effectiveness of transfer learning has given rise to a diversity of approaches, methodology, and practice. In this talk, I will discuss our recent paper where we explored the landscape of transfer learning techniques for NLP by introducing a unified framework that converts every language problem into a text-to-text format. Our systematic study compared pre-training objectives, architectures, unlabeled datasets, transfer approaches, and other factors on dozens of language understanding tasks. By combining the insights from our exploration with scale and our new "Colossal Clean Crawled Corpus", we achieved state-of-the-art results on many benchmarks covering summarization, question answering, text classification, and more. I will wrap up by discussing some of our ongoing and future work on transfer learning for NLP.

Comments
  • Anna Rogers: Towards AI Complete Question Answering 6 лет назад
    Anna Rogers: Towards AI Complete Question Answering
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Build an Ecosystem, Not a Monolith Трансляция закончилась 2 года назад
    Build an Ecosystem, Not a Monolith
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Natural Language Processing in Python 7 лет назад
    Natural Language Processing in Python
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 5 лет назад
    Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Theoretical Foundations of Graph Neural Networks 4 года назад
    Theoretical Foundations of Graph Neural Networks
    Опубликовано: 4 года назад
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • Visual Foundation Model Flywheel 8 месяцев назад
    Visual Foundation Model Flywheel
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Applying the four step 8 лет назад
    Applying the four step "Embed, Encode, Attend, Predict" framework to predict document similarity
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Лучший документальный фильм про создание ИИ 4 недели назад
    Лучший документальный фильм про создание ИИ
    Опубликовано: 4 недели назад
  • [1hr Talk] Intro to Large Language Models 2 года назад
    [1hr Talk] Intro to Large Language Models
    Опубликовано: 2 года назад
  • Attention is all you need; Attentional Neural Network Models | Łukasz Kaiser | Masterclass 8 лет назад
    Attention is all you need; Attentional Neural Network Models | Łukasz Kaiser | Masterclass
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, with Patrick Lewis, Facebook AI 5 лет назад
    Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, with Patrick Lewis, Facebook AI
    Опубликовано: 5 лет назад
  • ICLR 2021 Keynote - 4 года назад
    ICLR 2021 Keynote - "Geometric Deep Learning: The Erlangen Programme of ML" - M Bronstein
    Опубликовано: 4 года назад
  • Olmo 3 | Семейство ведущих полностью открытых LM-моделей и полный поток моделей 2 месяца назад
    Olmo 3 | Семейство ведущих полностью открытых LM-моделей и полный поток моделей
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Structured and Efficient Representations for Robot Learning 3 месяца назад
    Structured and Efficient Representations for Robot Learning
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Transfer learning and Transformer models (ML Tech Talks) 4 года назад
    Transfer learning and Transformer models (ML Tech Talks)
    Опубликовано: 4 года назад
  • CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks 6 лет назад
    CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Towards Data-Driven Scientific Discovery with Generative AI: From Mathematical Modeling to LLMs 3 месяца назад
    Towards Data-Driven Scientific Discovery with Generative AI: From Mathematical Modeling to LLMs
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 2 месяца назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 2 месяца назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5