論文の概要: Flashlight: Enabling Innovation in Tools for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12465v1
• Date: Sat, 29 Jan 2022 01:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 15:37:12.143350
• Title: Flashlight: Enabling Innovation in Tools for Machine Learning
• Title（参考訳）: Flashlight: 機械学習ツールのイノベーションを促進する
• Authors: Jacob Kahn, Vineel Pratap, Tatiana Likhomanenko, Qiantong Xu, Awni Hannun, Jeff Cai, Paden Tomasello, Ann Lee, Edouard Grave, Gilad Avidov, Benoit Steiner, Vitaliy Liptchinsky, Gabriel Synnaeve, Ronan Collobert
• Abstract要約: 私たちは、機械学習ツールやシステムの革新を促進するために構築されたオープンソースのライブラリであるFlashlightを紹介します。 Flashlightは、広く使われているライブラリを下流で活用し、機械学習とシステム研究者をより緊密に連携させる研究を可能にするツールだと考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.63188263773778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the computational requirements for machine learning systems and the size and complexity of machine learning frameworks increases, essential framework innovation has become challenging. While computational needs have driven recent compiler, networking, and hardware advancements, utilization of those advancements by machine learning tools is occurring at a slower pace. This is in part due to the difficulties involved in prototyping new computational paradigms with existing frameworks. Large frameworks prioritize machine learning researchers and practitioners as end users and pay comparatively little attention to systems researchers who can push frameworks forward -- we argue that both are equally important stakeholders. We introduce Flashlight, an open-source library built to spur innovation in machine learning tools and systems by prioritizing open, modular, customizable internals and state-of-the-art, research-ready models and training setups across a variety of domains. Flashlight allows systems researchers to rapidly prototype and experiment with novel ideas in machine learning computation and has low overhead, competing with and often outperforming other popular machine learning frameworks. We see Flashlight as a tool enabling research that can benefit widely used libraries downstream and bring machine learning and systems researchers closer together.
• Abstract（参考訳）: 機械学習システムの計算要求と機械学習フレームワークのサイズと複雑さが増加するにつれ、本質的なフレームワークの革新は困難になりつつある。 計算の必要性が近年のコンパイラ、ネットワーク、ハードウェアの進歩を後押ししているが、機械学習ツールによるこれらの進歩の利用はペースが遅い。 これは、新しい計算パラダイムを既存のフレームワークでプロトタイピングする際の困難が原因である。 大きなフレームワークは、マシンラーニングの研究者と実践者をエンドユーザとして優先順位付けし、フレームワークを前進させることができるシステム研究者に比較的注意を払っています。 オープンでモジュール化されたカスタマイズ可能な内部と最先端のリサーチ可能なモデルと、さまざまなドメインにわたるトレーニングセットアップを優先することで、マシンラーニングツールやシステムのイノベーションを促進するために開発された、オープンソースのライブラリであるflashlightを紹介します。 Flashlightを使えば、システム研究者は機械学習計算における新しいアイデアのプロトタイプと実験を迅速に行うことができ、オーバヘッドが低く、他の一般的な機械学習フレームワークと競合し、しばしば優れている。 Flashlightは、広く使われているライブラリを下流で活用し、機械学習とシステム研究者をより近づけるためのツールだと考えています。

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