Flash Forward is a show about possible (and not so possible) future scenarios. What would the warranty on a sex robot look like? How would diplomacy work if we couldn’t lie? Could there ever be a fecal transplant black market? (Complicated, it wouldn’t, and yes, respectively, in case you’re curious.) Hosted and produced by award winning science journalist Rose Eveleth, each episode combines audio drama and journalism to go deep on potential tomorrows, and uncovers what those futures might re ...
…
continue reading
İçerik NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !
137 - Nearest Neighbor Language Modeling and Machine Translation, with Urvashi Khandelwal
Manage episode 352483018 series 1452120
İçerik NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
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 bölüm
Manage episode 352483018 series 1452120
İçerik NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan NLP Highlights and Allen Institute for Artificial Intelligence veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
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 bölüm
Tüm bölümler
×Player FM'e Hoş Geldiniz!
Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.