金持ちの研究所から出てきた機械学習の論文なんてゴミだ

BRANK

あのさ。書いてある数字は事実だろうし実際書いてある研究はやったんだと思うよ。そこんとこは認めてやるよ。でもそれだけだ。例えば最近の"An Evolutionary Approach to Dynamic Introduction of Tasks in Large-scale Multitask Learning Systems"（巨大マルチタスク学習システムに対するタスクの動的追加における進化的アプローチ、著者Andrea Gesmundo, Jeff Dean、GoogleのAI部署所属）って論文だがな。この18ページの論文は超複雑で進化的なマルチタスク学習アルゴリズムについて書いてあって興味深いし、実際問題を解決してるさ。でも二点ツッコミどころがある。ツッコミその一、奴らが主張する成功指数とやらはCIFAR-10に対して99.43。SotAの99.40。ミジンコみたいな改善率じゃねーか。ツッコミその二、奴らの論文の最後んとこにあるグラフに、この最終結果をトレーニングするために使ったTPUコア時が書かれてるんだが、それがなんと合計17810コア時。お前がGoogleで働いていないとしよう。お前が3.22米ドル/時(409円/時)のオンデマンド価格でその計算力を買ったとしたら、このモデルをトレーニングするコストは57348米ドル（728万円）だ。言ってしまえばだな。十分…