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ReformerをTrax (tensor2tensorの後継)で使ってみた - メモ帳
本記事の目的 Reformerの著者実装 (Trax) を使ってみる!!! Traxで学習・推論するための一連の流れを... 本記事の目的 Reformerの著者実装 (Trax) を使ってみる!!! Traxで学習・推論するための一連の流れをまとめる Reformerとは Transformerの大幅な計算効率の向上・省メモリ化に成功 したモデルです。計算リソースは大きなボトルネックになるので価値が高いです。 また、Transformerは各種BERT系統のベースにもなっています。 BERT系統のモデルは、急速に巨大化しおり、もはや計算リソース的に一般には手がだせなくなってきているので押さえておいて損はないと思います。 既に素晴らしい記事があるので詳しくは割愛します。ぜひ、以下をご覧になって下さい。 参考: ai.googleblog.com ai-scholar.tech Traxとは github.com Google Brain teamがメンテナンスしているtensor2tensorの後継 Reform
2024/05/03 リンク