曳舟から引っ越すので hikifunefm というタイトルでの配信が最後ということで、ゲストを呼んでこれまでを振り返る雑談回です。

パラメタ最適化のフレームワークである Optuna について、committer とワイワイ話す回です。

アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を予測する問題において文字通り桁違いの性能を示した AlphaFold(2) に関して、タンパク質研究のプロとわいわい議論する回です。

00:00:38~ ゲスト自己紹介と論文についての簡単な所感

技術的内容はないです。hikifunefm は不定期配信にするという報告です。

pre-trained T5 で downstream タスクを解く時にタスクを記述する prompt token のみを学習して高い精度（巨大モデルではモデル全体を再学習するのとほぼ同等）を達成する prompt tuning の論文を紹介する回です。

ディープラーニングの量子化学への応用である PauliNet の論文を読んだという会。あまり理解してないのでそれっぽいことを雰囲気で述べる会です。

DALL·E の理解に向けて part 3 としてついに公開された DALL·E の論文を読む回。論文は学習に関する技術的内容が多いですが、それらにはあまり触れずに DALL·E のモデルがどういう構造なのかという観点で話をしています。

masa_kazama が興味を持って勉強している計算社会科学についてあれこれと話す回です。

DALL·E の理解に向けて part 2 として同日に公開されて DALL·E の生成画像の reranking でも使われている CLIP という手法の論文を読んだ会。

recommendation の概要について今一度学ぶために Recommendation Engines という本を読んだ話。