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SUMMARY:機械学習のエンジニアのためのTransformers読書会 #25
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/92997
 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\n2024年1月6日（土）22:00〜23:00\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、Di
 scordPyData-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「8章　Transfor
 mersの高速化」の「8.1　意図検出を事例として」から読
 んでいきます。\n8章　Transformersの高速化\n    8.1　意図
 検出を事例として\n    8.2　性能ベンチマークの作成\n  
   8.3　知識蒸留でモデルを小さくする\n        8.3.1　フ
 ァインチューニングのための知識蒸留\n        8.3.2　事
 前学習のための知識蒸留\n        8.3.3　知識蒸留用のト
 レーナーの作成\n        8.3.4　良い生徒モデルの選択\n  
       8.3.5　Optunaによる良いハイパーパラメータの探索\n
         8.3.6　蒸留されたモデルのベンチマーク\n    8.4　
 量子化によるモデルの高速化\n    8.5　量子化モデルの
 ベンチマーク\n    8.6　ONNXとONNX Runtimeを使った推論の最
 適化\n    8.7　重みの枝刈りでモデルをよりスパースに
 する\n        8.7.1　ディープニューラルネットワークに
 おけるスパース性\n        8.7.2　重み枝刈りの手法\n    8
 .8　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\n22:05-22:50\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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