論文の概要: Hardware-agnostic Computation for Large-scale Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08544v1
• Date: Mon, 18 Jul 2022 12:10:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 16:22:46.199639
• Title: Hardware-agnostic Computation for Large-scale Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 大規模知識グラフ埋め込みのためのハードウェア非依存計算法
• Authors: Caglar Demir and Axel-Cyrille Ngonga Ngomo
• Abstract要約: ハードウェアに依存しない大規模知識グラフの埋め込みを計算するためのフレームワークを開発する。 当社のフレームワークのオープンソースバージョンと,11.4B以上のパラメータを持つ事前トレーニング済みモデルのハブを提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1650381752104297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Knowledge graph embedding research has mainly focused on learning continuous representations of knowledge graphs towards the link prediction problem. Recently developed frameworks can be effectively applied in research related applications. Yet, these frameworks do not fulfill many requirements of real-world applications. As the size of the knowledge graph grows, moving computation from a commodity computer to a cluster of computers in these frameworks becomes more challenging. Finding suitable hyperparameter settings w.r.t. time and computational budgets are left to practitioners. In addition, the continual learning aspect in knowledge graph embedding frameworks is often ignored, although continual learning plays an important role in many real-world (deep) learning-driven applications. Arguably, these limitations explain the lack of publicly available knowledge graph embedding models for large knowledge graphs. We developed a framework based on the frameworks DASK, Pytorch Lightning and Hugging Face to compute embeddings for large-scale knowledge graphs in a hardware-agnostic manner, which is able to address real-world challenges pertaining to the scale of real application. We provide an open-source version of our framework along with a hub of pre-trained models having more than 11.4 B parameters.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み研究は主に、知識グラフの連続表現をリンク予測問題に学習することに焦点を当てている。 近年開発されたフレームワークは研究関連のアプリケーションに効果的に適用できる。 しかし、これらのフレームワークは現実世界のアプリケーションの要求の多くを満たさない。 ナレッジグラフのサイズが大きくなるにつれて、これらのフレームワーク内のコモディティコンピュータからコンピュータクラスタへの計算の移動がより困難になる。 適切なハイパーパラメータ設定を見つけるには、時間と計算予算を実践者に委ねる。 加えて、知識グラフ埋め込みフレームワークにおける連続学習の側面はしばしば無視されるが、連続学習は多くの現実世界(深い)学習駆動アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 これらの制限は、大きな知識グラフに対する公開知識グラフ埋め込みモデルの欠如を説明できる。 我々は,DASK,Pytorch Lightning,Hugging Faceといったフレームワークを基盤として,ハードウェアに依存しない大規模知識グラフの埋め込みを計算するフレームワークを開発した。 当社のフレームワークのオープンソースバージョンと,11.4B以上のパラメータを持つトレーニング済みモデルのハブを提供しています。

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