Discover a whole new take on Artificial Intelligence with Squirro's educational podcast! Join host Lauren Hawker Zafer, a top voice in Artificial Intelligence on LinkedIn, for insightful chats that unravel the fascinating world of tech innovation, use case exploration and AI knowledge. Dive into candid discussions with accomplished industry experts and established academics. With each episode, you'll expand your grasp of cutting-edge technologies and their incredible impact on society, and y ...
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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:
- AI-Powered Search referenced in respect of text not being unstructured.
- Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
- Rethinking Search:Making Experts out of Dilettantes Common sense reasoning
- TWIML AI podcast 518 with Yejin Choi
- DARPA's Explainable AI Project
- EPITA is an engineering school in Paris.
- Marc's LinkedIn profile.
33 episodes
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- 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:
- AI-Powered Search referenced in respect of text not being unstructured.
- Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
- Rethinking Search:Making Experts out of Dilettantes Common sense reasoning
- TWIML AI podcast 518 with Yejin Choi
- DARPA's Explainable AI Project
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