Pegasus X Large Book Summary

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このモデルは、大規模な文書の要約タスクに特化したTransformerベースのモデルです。大きなシーケンスに対しても低コストで処理でき、様々な要約タスクで高い性能を発揮します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、要約タスクに使用できます。以下に、いくつかの使用例を示します。

地震に関するテキストの要約

大きな地震は一定間隔で起こると考えられるが、すべり量によって再発時間は変化する。サンアンドレアス断層の南部では、再発間隔は145年で数十年の変動がある。平均再発間隔の標準偏差が小さいほど、将来の主震の長期予測が可能になる。

科学論文に関するテキストの要約

フィードフォワードニューラルフィールドアルゴリズムは、再構成ドメインの値を予測するニューラルネットワークを使用します。このドメインはセンサードメインにマッピングされ、センサー測定値が監督として利用されます。ニューラルフィールドのツールボックスには、汎化、ハイブリッド表現、順方向マップ、ネットワークアーキテクチャ、ニューラルフィールドの操作などの技術が含まれています。

講義の音声文字起こしの要約

この講義では、計算統計学における交差検証の技術について説明されています。検証問題は、未見のデータに対するモデルの性能を定量化することです。解決策は、データの一部をモデルから隠し、この隠しデータを検証に使用することです。

BigBirdブログ紹介の要約

Transformerベースのモデルは多くのNLPタスクで有用ですが、O(n^2)の時間とメモリ複雑性が問題です。BigBirdはブロックスパースアテンションを使用し、長いシーケンスを低コストで処理できます。このブログでは、BigBirdのアテンションの仕組みや、重要なトークンの選択方法について説明されています。

Rick and Mortyに関するテキストの要約

Rick and Mortyを理解するには高いIQが必要です。そのユーモアは非常に微妙で、理論物理学を理解していないと多くのジョークが理解できません。Rickのニヒリスティックな世界観も作品に深く織り込まれています。

✨ 主な機能

• 長いシーケンスの処理：BigBirdのブロックスパースアテンションを利用して、長いシーケンス（最大4096）を低コストで処理できます。
• 高い性能：要約タスクにおいて、ROUGEメトリクスで高いスコアを達成しています。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションを省略します。

💻 使用例

コードによるBigBirdの使用例

# let's consider following sentence as an example
example = ['BigBird', 'is', 'now', 'available', 'in', 'HuggingFace', 'for', 'extractive', 'question', 'answering']

# further let's assume, we're trying to understand the representation of 'available' i.e.
query_token = 'available'
# We will initialize an empty `set` and fill up the tokens of our interest as we proceed in this section.
key_tokens = []  # => currently 'available' token doesn't have anything to attend

📚 ドキュメント

パラメータ詳細

ベースモデル

• ベースモデル: google/pegasus - x - large

モデル評価結果

🔧 技術詳細

Transformerベースのモデルは、一般的にO(n^2)の時間とメモリ複雑性を持ち、長いシーケンスに対する処理が困難です。BigBirdは、ブロックスパースアテンションを使用することで、この問題を解決し、長いシーケンスを低コストで処理できるようになっています。

📄 ライセンス

• Apache - 2.0
• BSD - 3 - Clause