Top Tweets for #MLLoft
ML@Loft #16 音声基盤モデル を公開しました! https://t.co/V1KGB0K1uH #MLLoft
DMMにおけるレビューの審査でのLLM活用。
医療診断を模倣して、段階審査を設計。
スクリーニング、精密、最終審査に分解。
最初は簡易に少ないトークンで、後ろに行くほどにたくさんのトークンで精密検査でコスト最適化。
相当実践的で面白い事例
#MLLoft
やっぱりLLMさんも複雑なタスクよりも、単純なタスクだけ任せられたほうがいいんだな。。
#MLLoft
はじめて ML@Loft に参加します!楽しみー!
#MLLoft
こちら参加しております!
https://t.co/WimNNmYWUO
#MLLoft
本日19時よりML@Loft コンテンツレビューにおけるML/LLM活用のリアル開催です🎉
OPENREC、DMM、エムスリー、EXNOA様に登壇いただきます。お待ちしてます!(当日参加も可) #MLLoft
https://t.co/9koJIExIMC
イベント開催決定🎉「ML@Loft コンテンツレビューにおけるLLM/ML活用のリアル」
ユーザーからの不適切な投稿(テキスト・画像)を精査するためにLLMはどこまで活用できる?精度向上やコスト最適化の技術的な工夫は?等をテーマに 4社程のLT形式で開催します! https://t.co/9koJIExIMC #MLLoft
ML@Loft ~LLM運用の現実~ を公開しました! https://t.co/9LJxJhTVzc #MLLoft
【開催報告&資料公開】ML@Loft ONLINE 第13回 Graph Neural Network 開催報告 blog 📝
理研AIP @tmaehara さん、SyntheticGestalt神谷さんより @__uchi_k__ さんより、GNNの表現力や最新の研究トレンド、創薬やビジネス応用についてわかりやすくお話いただきました #mlloft
https://t.co/tccEOlj26J
ML@Loft 第12回 「アノテーション」の開催報告blogを書きました📝
TRI-ADにおけるアノテーションパイプライン、来栖川電算のAnnoFabでのアノテーションのノウハウ、ABEJA Platformでの課題の切り分けをベースに、アノテーションのTipsが盛り沢山の内容です!
https://t.co/r98Y4gQUA9
#mlloft
よろしくおねがいします.この前の #mlloft でも宣伝した内容ですが,「GNN において局所情報の集約パターンを部分グラフ族として制御するとそれに応じた普遍近似定理が示せる」が主定理で,Maron+によるGNNの普遍近似定理と Xu+によるGINのWLテスト可能性を系として含みます.
本日の ML@Loft、ご参加いただきました皆様、お忙しい中ご準備いただきました @tmaehara さん、SyntheticGestalt 神谷さん、yUNI @__uchi_k__さん、どうもありがとうございました!GNN のポイントをまとめていただき、濃密な時間で楽しかったです
#mlloft
登壇資料はこちら
https://t.co/BPhRhWEG0f
GNNの実装ならpytorchとのこと
#mlloft
Q. グラフ構造をそのものを予測する問題はある?
A. 古典的な「リンク予測問題」が一番シンプルな例ですね.グラフ構造を出力させる問題だと,生成系のタスクは盛り上がってますね(それっぽい化合物を生成する研究)#mlloft
楽しかったです!
運営のみなさま、発表者の方々、参加してくださった方々、ありがとうございました😊
聞こえにくかった方はすいません・・・
#mlloft
宣伝ぽくなってしまい恐縮ですが、ユークリッド空間上の大規模グラフの空間構造を加味するモデルを提案していますのでよろしければご参照ください。 #mlloft
筑波大学と弊社の研究成果を arXiv で公開しました。ユークリッド空間上のデータを扱う際に重要な合同変換に対する不変性・同変性を Graph Convolutional Network に対して実現しています。これによってシミュレーションの学習が効率的に行うことが可能となります。 https://t.co/NnJuDeKSxm

Q. GNNの性能評価が小規模データでやられる理由
A. 大規模ネットワークを大規模に揃えなきゃいけないの難しいんですよね(画像は写真一発で作れるのが本当に強い……) #mlloft
どんどん楽しそうな議論になってる #mlloft
KaggleのGraphNN
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#mlloft
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