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SUMMARY:機械学習のエンジニアのためのTransformers読書会 #10
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/91274
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n要旨\nこの
 読書会は「機械学習エンジニアのためのTransformers」を
 取り上げます。\n毎回担当者を決めて、本に軽く目を
 通しながら、担当者が公式リポジトリのコードを実行
 していきます。参加者の手元に本がある前提で、発表
 用のスライドなどは用意しません。この読書会は担当
 者の負荷をできるだけ小さくするという方針で実施し
 ます。このような進め方が初めてなので、会を進めな
 がらより良い方法を模索していきます。\n各回の担当
 者は事前にコードの動作確認だけお願いします。資料
 の準備は必須ではありませんが、準備して頂いても大
 丈夫です。この読書会では、担当者に「よくわかって
 いる」ことを求めません！むしろ "「わからない」を
 連発して周りからの助けを求める感じ" でOKです！です
 ので希望者になることを「重荷に」感じてもらうこと
 はありません！\n不特定多数が参加するオンラインイ
 ベントのため、原著の内容そのものは画面共有しない
 方針とします。ご了承ください。\n一方、下記の原著
 のための GitHub リポジトリの内容は画面共有可能と捉
 え、活用する方針です。\n\n公式リポジトリのコード\n
 日本語訳書サポートサイト\n\n開催ペースは月に2、3回
 程度を想定しています。毎回、最後に次以降の開催日
 時を決めます。基本的に土曜日の22:00〜23:00の枠として
 、日は担当者、オーガナイザーの都合で決めさせてく
 ださい。\n開催日時\n7月29日（土）22:00〜23:00\n※7月22日
 (土)は開催者の都合でスキップさせていただきます。\n
 場所\nDiscordのPyData-JPのボイスチャンネル「PyDataOsaka読
 書会」で行います。\n当イベントに参加申し込み頂く
 と、DiscordPyData-JPのサーバへの招待リンクを当イベント
 ページで確認できます。\n書籍の目次\n今回は4.2「多言
 語Transformer」から読んでいきます。\n4章　多言語の固
 有表現認識\n    4.2　多言語Transformer\n    4.3　トークン
 化の詳細\n        4.3.1　トークナイザーのパイプライン\
 n        4.3.2　SentencePieceトークナイザー\n    4.4　固有表
 現認識用のTransformer\n    4.5　Transformerモデルクラスの詳
 細\n        4.5.1　ボディとヘッド\n        4.5.2　トークン
 分類のためのカスタムモデルの作成\n        4.5.3　カス
 タムモデルのロード\n    4.6　固有表現認識のためのテ
 キストトークン化\n    4.7　性能指標\n    4.8　XLM-RoBERTa
 のファインチューニング\n    4.9　エラー分析\n    4.10　
 言語間転移\n        4.10.1　ゼロショット転移が有効なの
 はどんなときか？\n        4.10.2　複数言語の同時並行的
 なファインチューニング\n    4.11　モデルウィジェット
 とのインタラクション\n    4.12　まとめ\n\n\n当日の流れ
 \n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n22:00-22:05\n概要説明\n\n\n22:05-22:5
 0\n読書会\n\n\n22:50-23:00\n次回日時・担当者の決定\n\n\n\n
 その他\n\nPyData Osakaについてはこちらをご参照ください
 。\nhackMDの使用方法についてはこちらをご参照くださ
 い。\n
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