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#RecommenderSystems#Tutorial#Infrastructure#python
Issue Date: 2021-10-21 コミュニティサービスにおけるレコメンデーションの変遷とMLパイプラインについて, PyCon21 Comment・ママ向けのQ&AサービスにおけるレコメンドとMLパイプラインについて紹介 ◆レコメンドエンジンの変遷  ・Tensorflowで実装したMFから始まり、その後トピックを絞り込んだ上で推薦するためにLDAを活用したレコメンド、最終的にSoftmax Recommendationを開発◆MLパイプラ ... #RecommenderSystems#Tutorial#InteractiveRecommenderSystems#RecSys
Issue Date: 2017-12-28 Interactive Recommender Systems, Netflix, RecSys15, 2015.09 #Article#Survey#ComputerVision#CVPR
Issue Date: 2025-06-26 CVPR 2025 速報, Kataoka+, 2025.06 Comment元ポスト:https://x.com/hirokatukataoka/status/1937815247923950079?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qすごいまとめだ… ...

#Article#NLP#LanguageModel#SmallModel
Issue Date: 2025-05-28 SSII2025 OS1-03 PFNにおけるSmall Language Modelの開発, 鈴木 脩司, 画像センシングシンポジウム, 2025.05 Comment元ポスト:https://x.com/_stakaya/status/1927588359217844702?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q関連#1827#1828#1999#766先行研究を元に仮説を立てて、有望なアプローチを取る意思決定が非常に勉強になる。Scalin ... #Article#Tutorial#ComputerVision#NLP#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2025-05-24 【DL輪読会】 Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion Language Models, Deep Learning JP, 2025.05 Comment元ポスト:https://x.com/kym384/status/1925852937835737569?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1986 でLiteratureをざっくり把握してからこちらを読むのが良さそう。 ... #Article#Tutorial#ComputerVision#NLP#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2025-05-24 Masked Diffusion Modelの進展, Deep Learning JP, 2025.03 Comment元ポスト:https://x.com/kym384/status/1925852884656099572?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qスライド中のARのようにKV Cacheが使えない問題に対処した研究が#1984この辺はdLLMが有望であれば、どんどん進化していくのだ ... #Article#Tutorial#ACL
Issue Date: 2025-05-11 ACL 2024 参加報告, 張+, 株式会社サイバーエージェント AI Lab, 2024.08 Comment業界のトレンドを把握するのに非常に参考になる:Reasoning, KnowledgeGraph, KnowledgeEditing, DistillationPEFT, Bias, Fairness, EthicsMultimodal(QA, Benchmarking, Summ ... #Article#LLMAgent#SoftwareEngineering
Issue Date: 2025-04-26 Cursor_Devin全社導入の理想と現実, Ryoichi Saito, 2025.04 CommentDevinの思わぬ挙動のくだりが非常に面白かった。まだまだ使いづらいところが多そうだなあ…。 ... #Article#NLP#LanguageModel#Supervised-FineTuning (SFT)
Issue Date: 2025-03-16 LLM 開発を支える多様な Fine-Tuning:PFN での取り組み, 中鉢魁三郎, PFN, 2025.03 Comment知識の追加の部分で下記研究が引用されている#1371#1640 ... #Article#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2025-03-14 AI_Agent_の作り方_近藤憲児, Kenji KONDO, 2025.03 #Article
Issue Date: 2025-02-26 Docker入門2024, Cybozu #Article#Pretraining#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2025-02-12 LLMの事前学習のためのテキストデータの収集と構築, Shun Kiyono, 2015.02 Comment詳細は著書に記載とのこと。興味深い。 ... #Article#Survey#ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model (LVLM)に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#EfficiencyImprovement#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-14 TensorRT-LLMによる推論高速化, Hiroshi Matsuda, NVIDIA AI Summit 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/hmtd223/status/1856887876665184649?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q非常に興味深いので後で読む ... #Article#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-05 今日から始める大規模言語モデルのプロダクト活用, y_matsuwitter, 2024.10 #Article#Pocket#Management
Issue Date: 2024-09-25 NLP Experimental Design, Graham Neubig, 2024 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2024-09-15 クリックを最大化しない推薦システム, Ryoma Sato, 2024.01 Commentおもしろそうなので後で読むクリック率やコンバージョン率に最適化することが従来のやり方だが、クリックベイトのため粗悪なコンテンツを推薦してしまったり、人気のあるアイテムに推薦リストが偏ってしまい、長期的なユーザの利益を害するという話。20年くらい前からこの辺をなんとかするために、推薦のセレンディピティ ... #Article
Issue Date: 2024-09-03 AI時代を生き抜くために処理をちゃんと書けるようになろう, きしだ なおき, LINEヤフー, 2024.01 #Article#Analysis#LanguageModel#OpenWeight#Japanese
Issue Date: 2024-09-03 LLMに日本語テキストを学習させる意義, Koshiro Saito+, 第261回自然言語処理研究発表会, 2024.08 Comment英日翻訳や日本特有の知識を問われるようなQAにおいて、日本語データによる学習の効果があることが示唆されている模様。たとえば、#1359 に示されている通り、Llama2における日本語データの割合は0.2%とかなので、英語圏のOpenLLMにおいて、日本語データの比率がどれだけ少ないかがわかる。 ... #Article#Tutorial#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-01 大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向, Ikuya Yamada, 2024.06 CommentLLMの原理の基礎的な内容について、丁寧かつコンパクトにまとまっている。 >ファインチューニングは新しい知識の学習ではなく知識の使い方を学習させるのに向いている これをきちんと念頭に置いておかないと落とし穴にハマると思う。引用元の論文読みたい(#1371)。画像は資料中より引用。LLMの作り方に ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#OpenWeight
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており(安全性なども含む)、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。 たとえば下記図(スライド中より引用)などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#Pocket#Management
Issue Date: 2024-08-10 現代的システム開発概論2024, 2024.08 #Article#Tutorial#Pocket#Programming
Issue Date: 2022-03-02 良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開, CyberZ, 森 #Article#Tutorial#MachineLearning
Issue Date: 2022-02-07 NeurIPS 2021 技術報告会, 株式会社TDAI Lab, 2022 CommentNeurIPS 2021での技術トレンドがまとめられている 1. アーキテクチャの改善 2. マルチモーダルモデル 3. Temporal Adaptation 4. Retrieval Augmentation 5. ベンチマーク見直し 6. データセット見直し 7. Human-C ... #Article#Tutorial#Tools#NLP#Library#python
Issue Date: 2021-06-11 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 _ pycon-jp-2020 Comment各形態素解析ライブラリの特徴や比較がされていて、自分の用途・目的に合わせてどの形態素解析器が良いか意思決定する際に有用![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121644722-56025800-cace-11eb-9f ... #Article#RecommenderSystems#Tutorial#Tools#Dataset
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta Saito, 2020 Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する(Off policy Evaluation)の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ... #Article#Tutorial#MachineLearning#kNN
Issue Date: 2020-07-30 近似最近傍探索の最前線, Yusuke Matsui, 2019 Commentk-NNベースドなRecommender Systemを構築したけど、Inferenceに時間がかかって、先方のレスポンスタイムの要求が満たせない...というときに役に立ちそう。yahooのNGTといった実装も転がっている(Apache-2.0 License): https://techblog. ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2020-01-13 BERT入門, Kenichi Matsui, 2020 Comment自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 https://qiita.com/omiita/items/72998858efc19a368e50Transformer関連 #245 あたりを先に読んでからが読むと良い 要は ・Transformerをたくさん積んだモデル ・NSPとMLMで双 ... #Article#Tutorial#NLP
Issue Date: 2019-11-09 EMNLP 2019 spec tutorial #Article#NeuralNetwork#Survey#NLP#LanguageModel#Admin'sPick
Issue Date: 2019-11-09 事前学習言語モデルの動向 _ Survey of Pretrained Language Models, Kyosuke Nishida, 2019 Comment[2019/06まで] ・ELMo(双方向2層LSTM言語モデル) ・GPT(left-to-rightの12層Transformer自己回帰言語モデル) ・BERT(24層のTransformer双方向言語モデル) ・MT-DNN(BERTの上にマルチタスク層を追加した研究) ・XLM(ELMo, ... #Article#RecommenderSystems#Tutorial#Explanation#SIGKDD
Issue Date: 2019-08-19 Explainable AI in Industry, KDD19 #Article#Tutorial#MachineTranslation#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ... #Article#NeuralNetwork#Tutorial#NLP#Admin'sPick
Issue Date: 2018-01-15 自然言語処理のためのDeep Learning, Yuta Kikuchi #Article#Tutorial#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Confidence Weightedでランク学習を実装してみた, 徳永拓之, 第4回 自然言語処理勉強会@東京 #Article#Tutorial#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 ランキング学習ことはじめ, DSIRNLP#1, 2011