【終了】第27回ステアラボ人工知能セミナー 高瀬翔 先生「少量の計算資源でも利用可能な自然言語処理モデルを目指して」 The 27th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Sho Takase, "Toward a Natural Language Processing Model Feasible with Limited Computational Resources"

STAIR (Software Technology and Artificial Intelligence Research Center, Chiba Institute of Technology) regularly organizes STAIR Lab AI Seminars.

千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター (ステアラボ) では、機械学習、自然言語処理、画像処理等の人工知能分野の研究者をお招きし、最先端の研究についてご講演していただく「ステアラボ人工知能セミナー」を定期的に開催しています。

Everyone can participate for free. Theoretically, there is no limit on the number of participants because they are held online.
We are looking forward to your participation.

どなたでも無料でご参加いただけます。オンライン形式のため特に定員数は設けておりませんので皆様奮ってご参加ください。

【日時】
2021年5月28日 (金) 15:00 – 16:00

Date:
May. 28, 2021 (Fri.) 15:00 – 16:00

【講演形態】
オンライン

Venue:
Online

【講演者】
東京工業大学 情報理工学院 助教 高瀬 翔 先生
https://takase.github.io/

Speaker:
Sho Takase, Assistant Professor, School of Computing, Tokyo Institute of Technology
https://takase.github.io/

【講演タイトル】
少量の計算資源でも利用可能な自然言語処理モデルを目指して

Title:
Toward a Natural Language Processing Model Feasible with Limited Computational Resources

【講演概要】
自然言語処理分野において、深層ニューラルネットワークによる性能向上が目覚ましい。近年では特に、大量のラベルなしデータ上で学習したモデルを用いることにより、翻訳や要約、文間の意味的類似度計算や質問応答において、高い性能が達成されたと報告されている。一方で、これらのモデルは多量のパラメータを含んでいるため、計算資源に乏しい環境では利用することが難しい状況となっている。本講演では、近年の自然言語処理における深層ニューラルモデルの発展を概観し、さらに、少量の計算資源でこれらのモデルが利用可能となるような、パラメータ数削減の試みや、計算量削減の手法について紹介する。

The details are written in Japanese and the talk will be given in Japanese.