ICLR2025
Day -1 (4/22 Tue)
HND->SIN
Day0 (4/23 Wed)
Exploring the city of Singapore
Day1 (4/24 Thur)
People
- Registration
- Yutaro Yamada (SakanaAI)
- Poster presentation
- Ryan, Zichu (Mila, UdeM)
- Priya (Google DeepMind), Frank (U Tübingen), Runa (U Cambridge)
- Lunch
- Priya (Google DeepMind), Frank (U Tübingen), Runa (U Cambridge)
-
Quick chat
- Shu Ishida (Oxford -> Autodesk)
-
Booth
- Shopify
- Full remote
- Applied ML Engineering role is open, No research scientist role
- Google
- Research role is open only in Japan (in Asia)
- Apple
- Research role is open only in US or Europe
- Jane Street
- roles in NY is open
- Shopify
- Reception
- Atushi Nitanda (A*STAR)
- Takuya Akiba (SakanaAI)
- Quick chat
- Koichi Nametaka (Vector Institute)
- Tatsunori Taniai (OMRON SINIC X)
- Takahiro Kawashima (ZOZO Research)
- Ryotaro Shimizu (UCSD)
Poster
- Sharpness-Aware Minimization: General Analysis and Improved Rates
- Understanding Optimization in Deep Learning with Central Flows
- Test-time Adaptation for Regression by Subspace Alignment
- What Does It Mean to Be a Transformer? Insights from a Theoretical Hessian Analysis
🎯 Catch us at our spotlight poster during the first poster session at #ICLR2025!
— Weronika Ormaniec (@wormaniec) April 22, 2025
📍Poster Session 1, Apr 24, 10:00, #357
📄 Paper: “What Does It Mean to Be a Transformer? Insights from a Theoretical Hessian Analysis.”
🔗Link: https://t.co/1N9V6V0CxB
🇸🇬 See you in Singapore!
8/8 pic.twitter.com/lTq0N6Lz0i
multimodalモデルの学習で、普通はペア化されたデータが必要だが、unimodalに事前学習されたエンコーダを使って効率的に学習する方法。周波数ドメインで特徴を表現するのがキモか? pic.twitter.com/4OtnXaJ7dY
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 24, 2025
transformerのself attentionのQKV重みのHessianを分析すると、MLPよりも、データへの依存性が高い。 pic.twitter.com/CedRLMTR17
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 24, 2025
勾配とモデルパラメータの両方にmomentum機構を使うoptimizer pic.twitter.com/3I08kgLqJV
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 24, 2025
Hyperfittingという現象。事前学習したモデルを少数データでfinetuneすると、学習lossがゼロ、val lossが高くなる現象がある。実はこのとき、val lossが高いけど、画像を生成してみると、見た目的には(fine tuning前より)良かったりする。 pic.twitter.com/WKBNEu9Kku
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 24, 2025
生成モデルのmemorization問題を、data manifoldの、サンプルx周辺のlocal intrinsic dimension LID(x)の低さで説明。図のxがサンプル、青がdatasetが持つ真の多様体、ピンクが学習された多様体。 pic.twitter.com/68KEUhptzP
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 24, 2025
「インスタンスレベルでのearly stopping。あるインスタンスを"マスター"にしたら、そのインスタンスの学習はやめてよい。」 pic.twitter.com/sxe8x64RUk
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 24, 2025
Scalingすると悪くなる場合はあるのか?→そういうタスクを考えるコンペ開催して分析→結論:ある→と思ったらもっと大きくすると上がる? pic.twitter.com/TmP876fnqh
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 24, 2025
Day2 (4/25 Fri)
People
- Google reception
- Algoperf team
- Priya, Runa, Frank Schneider
- Meta @Montreal
- Mohammad
- Reyhane
- Google DeepMind
- DiLoCo Team
- Bayesian, Second Order Optimization
- Algoperf team
Poster
- Our poster presentation
Presenting our work, “Mastering Task Arithmetic: τJp as a Key Indicator for Weight Disentanglement,” this Friday, Apr 25, 3:00–5:30 p.m.
— Hiroki Naganuma (@_Hiroki11x) April 23, 2025
Interested in task arithmetic? Please stop by our poster!#ICLR25 @Mila_Quebec https://t.co/XzAAwwf42p
プロンプト入力をトークンとして入力するのでなく、Transformer内部の重み補正パラメータΔWに変換する。そのためのencoderを学習する。テスト時には、プロンプト→ΔW=Enc(プロンプト)→MHA後のLinear layer WにW+ΔWとして挿し込む。おもしろい! pic.twitter.com/QXuGmuLF57
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 25, 2025
Optimization can be sped up by 50% using our NiNo model! It takes a history of parameter values and predicts future parameters leveraging "neural graphs".
— Boris Knyazev (@BorisAKnyazev) September 13, 2024
Accelerating Training with Neuron Interaction and Nowcasting Networks: https://t.co/hd9GOXA3rH
code: https://t.co/hdQMTfxECd https://t.co/oF1hHbnrsF pic.twitter.com/JTQza4XB9W
重みはランダムでbiasだけ学習しても、結構表現力がある、という理論と実験による解析。ただしレイヤーの幅(チャンネル数)は十分大きい想定 pic.twitter.com/yhAVXBvftv
— 谷合 竜典 | Tatsunori Taniai @ ICLR2025 (@taniai_phd) April 25, 2025
Day3 (4/26 Sat)
People
Conference
- ByteDance Career
- Salesforce
- Jane Street
- Shopify
- mbzuai institute of foundation models @Sunnyvale
- Lead Pre-Training / Dynamics / Hongyi Wang
- Prev intern at DeepSpeed Team @MSR
- Director / Taylor Killian
- UofT -> Apple -> MBZUAI
- Open positions
- Full time role / not postdoc
- Lead Pre-Training / Dynamics / Hongyi Wang
Salesforce Reception and Dinner
Researcher from Philipp Hennig Lab
- Lukas Tatzel
- working on second order optimization
- Felix Dangel
- author of backpack, now postdoc at vector institute with Roger Grosse
Mila - Vector folks
Others
- Hanyu Wang: from University of Maryland
Posters
-
A Second-Order Perspective on Model Compositionality and Incremental Learning
-
Mitigating Parameter Interference in Model Merging via Sharpness-Aware Fine-Tuning
-
Geometric Inductive Biases of Deep Networks: The Role of Data and Architecture
Want to understand how parametrization affects generalization in deep learning?
— Antonio Orvieto (@orvieto_antonio) April 26, 2025
Do not miss our spotlight poster #ICLR2025
-- today Hall 3 + Hall 2B #315@smoosavid can answer very deep questions!https://t.co/uIWCzzxnpp pic.twitter.com/OaDXQjxg33
Day4 (4/27 Sun)
SIN->HND
Acknowlegements
I want to thank The ANRI Fellowship for supporting my participation in the ICLR2025.