मशीन लर्निंग के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों में प्रगति

ML compiler का optimization

• ML compiler एक software routine है जो उपयोगकर्ता द्वारा लिखे गए program को ऐसे instruction में बदलता है जिन्हें वास्तविक hardware पर चलाया जा सके।
• ML program को computation graph के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, जहाँ node tensor operation को और edge tensor flow को दर्शाते हैं।
• ML compiler को graph-level और kernel-level optimization सहित कई जटिल optimization समस्याओं को हल करना होता है।

TpuGraphs dataset

• इसका लक्ष्य ML model की दक्षता बढ़ाने के लिए ML compiler में सुधार करना है।
• Compiler में trained cost model जोड़ा जाता है, जो program और compiler configuration को input के रूप में लेकर program का अनुमानित runtime output करता है।
• TpuGraphs dataset को Google के custom Tensor Processing Units (TPUs) पर चलने वाले program के लिए trained cost model हेतु जारी किया गया है।

Kaggle competition

• TpuGraph dataset का उपयोग करने वाली "Fast or Slow? Predict AI Model Runtime" competition 792 प्रतिभागियों और 616 टीमों की भागीदारी के साथ समाप्त हुई।
• प्रतिभागियों ने graph pruning/compression, feature padding values, node features, cross-configuration attention जैसी कई नई तकनीकों का उपयोग किया।

NeurIPS Expo

• अगर आपकी रुचि structured data और artificial intelligence पर research में है, तो 9 दिसंबर को आयोजित NeurIPS Expo panel "Graph Learning Meets Artificial Intelligence" पर ध्यान दें।

GN⁺ की राय

• ML compiler का optimization एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है, जो ML model की execution speed और efficiency को काफी बढ़ा सकता है।
• TpuGraphs dataset जैसे resource, ML-आधारित program optimization research को बढ़ावा देते हैं और ML systems के performance को बेहतर बनाने में योगदान करते हैं।
• Kaggle competition, ML community में collaboration और innovation को बढ़ावा देने वाला एक platform है, जो प्रतिभागियों को नए approaches और techniques साझा करने और आगे बढ़ाने में मदद करता है।

[GN⁺]

Hacker News राय

• ML compiler को लेकर अतिशयोक्ति

  ML compiler को लेकर जरूरत से ज़्यादा उत्साह है। पारंपरिक compiler की तरह इनमें भी trade-off होते हैं, और हालांकि इनका throughput विशेषज्ञ performance programmer को रखने से ज़्यादा हो सकता है, लेकिन बाद वाला अक्सर कहीं बेहतर performance दे सकता है। ML compiler कई स्तरों पर कमज़ोर हैं: algorithmic स्तर पर ये network को कैसे संशोधित किया जाए इस पर feedback नहीं देते, intent का loss होता है, और ये inefficient kernel बनाते हैं। विशेषज्ञ assembly programmer की तुलना में compiler का performance 30% से भी ज़्यादा कम होता है.

• ML compiler की वर्तमान स्थिति और वादे

  ML compiler की मौजूदा स्थिति और निकट भविष्य में उसके वादों पर सवाल.

• computational graph के execution time performance prediction में सुधार

  GNN का उपयोग करके computational graph के execution time performance की prediction बेहतर करने के तरीके का सारांश। इसमें हर node के operation code के लिए embedding dictionary और दूसरी node विशेषताओं का उपयोग किया गया है, और TPU पर अलग-अलग XLA compile configuration तथा उनसे जुड़े performance dataset को सार्वजनिक किया गया है। बड़े graph के लिए prediction बेहतर करने हेतु graph partitioning (METIS graph partitioning) और अन्य training तरीकों का उपयोग किया गया है। यह केवल performance prediction से संबंधित है, नए equivalent graph को बेहतर बनाने या सुझाने से नहीं.

• Gemini project पर सवाल

  Gemini project की वर्तमान स्थिति पर सवाल.

• graph में convolution (conv) कैसे काम करता है, इस पर स्पष्टीकरण का अनुरोध

  किसी विशेष प्रकार के tensor पर convolution operation कैसे किया जाता है, इस पर स्पष्टीकरण का अनुरोध.

• transformer की optimality पर सवाल

  क्या कोई संकेत है कि transformer किसी अर्थ में optimal हैं, इस पर सवाल.

• पहले पैराग्राफ पर राय

  यह राय कि पहला पैराग्राफ मुख्य बात को छिपा देता है, लेकिन उसके अलावा सामग्री दिलचस्प है.

• ML की प्रगति की रफ्तार पर आश्चर्य

  यह राय कि ML इस समय चौंकाने वाली रफ्तार से आगे बढ़ रहा है, और भले ही singularity पर विश्वास न हो, फिर भी यह software और समाज को ऐसे तरीकों से बदल रहा है जिनका अनुमान लगाना मुश्किल है.

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