コース概要

導入

ParlAI の機能とアーキテクチャの概要

  • ParlAI フレームワーク
  • 主要な機能と目標
  • 中心となる概念 (エージェント、メッセージ、教師、ワールド)

Conversational AI 向け ParlAI 入門

  • インストール
  • 単純なモデルの追加
  • 簡易表示データスクリプト
  • 検証とテスト
  • タスク
  • エージェントのトレーニングと評価
  • モデルとの対話

ParlAI でのタスクとデータセットの操作

  • データセットの追加
  • データをセット (トレーニング、有効、またはテスト) に分割する
  • テキスト ファイルの代わりに JSON を使用する
  • タスクの作成と実行

世界の探索、共有、バッチ処理

  • Worldsのコンセプト
  • エージェントの共有
  • バッチ処理の実装
  • 動的バッチ処理

Torch ジェネレーター エージェントとランカー エージェントの使用

  • Torchジェネレーターエージェント
  • Torchランカーエージェント
  • モデル例
  • モデルの作成
  • モデルのトレーニングと評価

組み込みメトリクスとカスタムメトリクスの追加

  • 標準指標
  • カスタムメトリクスの追加
  • 教師の指標
  • エージェントレベルのメトリクス (グローバルおよびローカル)
  • メトリクスのリスト

ParlAI でのトレーニング実行の高速化

  • ベースラインの設定
  • スキップ生成コマンド
  • 動的バッチトレーニングコマンド
  • FP16 と複数の GPU の使用
  • バックグラウンドの前処理

他の ParlAI トピックを探索する

  • ミューテーターの使用と作成
  • クラウドソーシングタスクの実行
  • 既存のチャットサービスを利用する
  • 変圧器のサブコンポーネントの交換
  • テストの実行と作成
  • ParlAI のヒントとコツ

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Pythonまたは他のプログラミング言語の知識
  • 人工知能(AI)の概念に関する一般的な理解

観客

  • 研究者
  • 開発者
 14 時間

参加者の人数



Price per participant

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