Artwork

תוכן מסופק על ידי NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

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

35:56
 
שתפו
 

Manage episode 352483018 series 1452120
תוכן מסופק על ידי NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.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 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 352483018 series 1452120
תוכן מסופק על ידי NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.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 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה