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。
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基本情報
【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 ※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。
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企業情報
当社は、自動車開発の中でも特に重要な車両制御開発分野において、 世界をリードする先端の技術開発に取り組んできた会社です。 クルマづくりに情熱を燃やし、新たなことに果敢にチャレンジする 風土づくりを大切にしております。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。