【その他】HDDを利用したNLPの高精度化スマートインプリメント

SoTAのアルゴリズムを実装、ネットワークに組み込み高速化を目指す！

NLP分野にて、精度を向上させるアプローチの一つとして、
記憶層の導入があります。

しかしながら、巨大な記憶をためておくと、記憶の検索に
時間がかかる問題が発生します。

これを解決するために近似近傍探索の高速化を行うことで、
ネットワークの高精度化が可能です。

【技術詳細】
■Faissの高速化
　・SoTAのアルゴリズムを実装し、ネットワークに組み込み高速化を目指す
■近似近傍探索のアルゴリズム開発
　・Faissをさらにチューニングし、学習時における全体の高速化を目指す

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

基本情報【その他】HDDを利用したNLPの高精度化

【ゴールイメージ】
■NLPのネットワークの高精度化
　近似近傍探索の高速化を図ることで巨大な記憶層を利用することが可能
■ストレージの効率利用
　GPUのみならず、ストレージに記憶をためておくことで、GPUメモリを極力消費せずに精度改善を目指す

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