Neural Program Synthesis, part 2 [in Russian]
Slides: http://bayesgroup.github.io/bmml_sem/2021/Troshin_Neural%20Program%20Synthesis%20(part%202).pdf
Speaker: Sergey Troshin, HSE University
На семинаре мы рассмотрим особенности языковых моделей для задачи генерации кода, в частности поговорим про Codex, но затроним и смежные исследования. В докладе будет уделено внимание анализу ошибок языковых моделей, способам семплирования из них, рассмотрены варианты улучшения качества языковых моделей: с помощью дообучения, взаимодействия с пользователем, и др.
Видео Neural Program Synthesis, part 2 [in Russian] канала BayesGroup.ru
Speaker: Sergey Troshin, HSE University
На семинаре мы рассмотрим особенности языковых моделей для задачи генерации кода, в частности поговорим про Codex, но затроним и смежные исследования. В докладе будет уделено внимание анализу ошибок языковых моделей, способам семплирования из них, рассмотрены варианты улучшения качества языковых моделей: с помощью дообучения, взаимодействия с пользователем, и др.
Видео Neural Program Synthesis, part 2 [in Russian] канала BayesGroup.ru
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
16 октября 2021 г. 1:26:28
01:29:12
Другие видео канала
Scalable Bayesian Inference in Low-Dimensional SubspacesAutoformer and Autoregressive Denoising Diffusion Models for Time Series Forecasting [in Russian]Stochastic computational graphs: optimization and applications in NLP, Maksim Kretov[DeepBayes2018]: Day 2, lecture 4. Discrete latent variablesSparse Bayesian Variational Learning with Matrix Normal DistributionsTensor Train Decomposition for Fast Learning in Large Scale Gaussian Process Models, Dmitry KropotovСлучайные матрицы: теория и приложенияHyperbolic Deep Learning [in Russian]Tensor Programs, part 2 [in Russian]Discovering Faster Matrix Multiplication Algorithms with Reinforcement Learning [in Russian]Learning Differential Equations that are easy to solve [in Russian]SketchBoost: быстрый бустинг для multiclass/multilabel классификации и multitask регрессии[DeepBayes2018]: Day 3, Practical session 5. Distributional reinforcement learningOn Power Laws in Deep Ensembles [in Russian][DeepBayes2018]: Day 2, practical session 5. Variational autoencoders[DeepBayes2019]: Day 5, Sponsor talkMathematical Models of the Genetic Architecture in Complex Human DisordersControlling GANs Latent Space [in Russian][DeepBayes2019]: Day 2, practical session 2. Variational autoencodersPredicting Oil Movement in a Development System using Deep Latent Dynamics Models