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NLP, Speech Tech, Transformer Models, w/ Marc von Wyl, Algolia, E30

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  • 01:15 - How does NLP work?
  • 04:05 - How do Transformer-based NLP models work?
  • 08:20 - How to look at unstructured data to take advantage of it more.
  • 12:00 - How to leverage ML to bring more to unstructured data?
  • 15:25 - Approach for low resources languages.
  • 23:25 - Word embeddings for common reasoning needs.
  • 26:55 - Techniques to follow to improve error and ambiguity in training data or for a model in general.
  • 30:10 - Are GPTs leading effort in the field in a wrong direction?
  • 34:15 - Is DeepLearning the end of AI?
  • 37:20 - What are some good NLP metrics to watch?
  • 42:05 - How do we get past transactional queries to conversational queries?
  • 52:00 - Is the Turing test still relevant for NLP or has it become obsolete?

References:

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33 episodes

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  • 23:25 - Word embeddings for common reasoning needs.
  • 26:55 - Techniques to follow to improve error and ambiguity in training data or for a model in general.
  • 30:10 - Are GPTs leading effort in the field in a wrong direction?
  • 34:15 - Is DeepLearning the end of AI?
  • 37:20 - What are some good NLP metrics to watch?
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