Artwork

Контент предоставлен NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

137 - Nearest Neighbor Language Modeling and Machine Translation, with Urvashi Khandelwal

35:56
 
Поделиться
 

Manage episode 352483018 series 1452120
Контент предоставлен NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
We invited Urvashi Khandelwal, a research scientist at Google Brain to talk about nearest neighbor language and machine translation models. These models interpolate parametric (conditional) language models with non-parametric distributions over the closest values in some data stores built from relevant data. Not only are these models shown to outperform the usual parametric language models, they also have important implications on memorization and generalization in language models. Urvashi's webpage: https://urvashik.github.io Papers discussed: 1) Generalization through memorization: Nearest Neighbor Language Models (https://www.semanticscholar.org/paper/7be8c119dbe065c52125ee7716601751f3116844) 2)Nearest Neighbor Machine Translation (https://www.semanticscholar.org/paper/20d51f8e449b59c7e140f7a7eec9ab4d4d6f80ea)
  continue reading

145 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 352483018 series 1452120
Контент предоставлен NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
We invited Urvashi Khandelwal, a research scientist at Google Brain to talk about nearest neighbor language and machine translation models. These models interpolate parametric (conditional) language models with non-parametric distributions over the closest values in some data stores built from relevant data. Not only are these models shown to outperform the usual parametric language models, they also have important implications on memorization and generalization in language models. Urvashi's webpage: https://urvashik.github.io Papers discussed: 1) Generalization through memorization: Nearest Neighbor Language Models (https://www.semanticscholar.org/paper/7be8c119dbe065c52125ee7716601751f3116844) 2)Nearest Neighbor Machine Translation (https://www.semanticscholar.org/paper/20d51f8e449b59c7e140f7a7eec9ab4d4d6f80ea)
  continue reading

145 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство