tensorflow/lingvo

何を解決するか

Lingvoは、TensorFlow上でシーケンスモデルと大規模機械学習タスクに特化したモジュール式でスケーラブルなニューラルネットワーク構築フレームワークを提供します。

動作方法

TensorFlow上に高レベルのフレームワークとして機能し、ユーザーがさまざまなモダリティのモデルを定義・学習できるようにします。CPU、GPU、CloudTPUを含む多様なトレーニング環境をサポートし、GShardで見られるようなモデル並列化技術により、大規模なスケーリングを実現します。

対象ユーザー

複雑なシーケンス対シーケンスモデル、巨大言語モデル、またはマルチモーダル3Dオブジェクト検出システムを構築する研究者や開発者で、TensorFlowの統合と高いスケーラビリティを必要とする人。

主な特徴

• 広範なモデル対応: 自動音声認識、機械翻訳、言語モデル、画像認識（LeNet5）、3Dオブジェクト検出の実装を含む。
• スケーリング能力: GShardとCloudTPU上での512ウェイモデル並列化を用いて、最大1兆パラメータの巨大言語モデルをサポート。
• 柔軟なインストール: pipで簡単に利用可能、またはBazelでフレームワーク開発に使用可能。
• マルチモーダル統合: 3Dオブジェクト検出向けのLidar-Cameraディープフェージョンなどの高度なタスクをサポート。