Cours Intermédiaire  10983

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17051

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  10754

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Nous savons que la quantification des activations, des poids et des gradients en 4 bits est très utile pour accélérer la formation des réseaux neuronaux. Mais les méthodes de formation 4 bits existantes nécessitent des formats de nombres personnalisés qui ne sont pas pris en charge par le matériel contemporain. Dans cet article, Tsinghua Zhu Jun et d'autres ont proposé une méthode de formation Transformer qui utilise l'algorithme INT4 pour implémenter toutes les multiplications matricielles. Le fait que le modèle soit entraîné rapidement ou non est étroitement lié aux exigences en matière de valeurs d'activation, de poids, de gradients et d'autres facteurs. La formation des réseaux neuronaux nécessite une certaine quantité de calcul, et l'utilisation d'algorithmes de faible précision (formation à la quantification complète ou formation FQT) devrait améliorer l'efficacité du calcul et de la mémoire. FQT ajoute des quantificateurs et des déquantificateurs au graphe de calcul original de pleine précision et remplace les opérations coûteuses en virgule flottante par des opérations bon marché en virgule flottante de faible précision.

2023-07-02 commentaire 0  887

Introduction au cours：Comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP Introduction : Avec le développement rapide de la technologie du cloud computing et du Big Data, la demande de traitement de données et de formation de modèles augmente. Les algorithmes distribués et la formation de modèles sont essentiels pour atteindre l'efficacité, la rapidité et l'évolutivité. Cet article présentera comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP, et fournira quelques exemples de code spécifiques. 1. Qu'est-ce que la formation d'algorithmes et de modèles distribués ? La formation d'algorithmes et de modèles distribués est des technologies qui utilisent plusieurs machines ou ressources de serveur pour effectuer simultanément le traitement des données et la formation de modèles.

2023-09-25 commentaire 0  1378

Introduction au cours：Points forts : Les chercheurs proposent une nouvelle technologie appelée StableRep qui utilise des images générées par l'intelligence artificielle pour former des modèles d'images d'intelligence artificielle très détaillés. StableRep est formé en utilisant des millions d'images synthétiques étiquetées, en utilisant « plusieurs « méthodes d'apprentissage à contraste positif » pour améliorer le processus d'apprentissage. et appliquez-le au modèle texte-image open source StableDiffusion-⚙️Bien que StableRep ait obtenu des résultats significatifs dans la classification ImageNet, il est lent à générer des images, et il est lent à la fois dans les invites de texte et dans les images générées. entre eux. Accueil du webmaster (ChinaZ.com) Actualités du 28 novembre : chercheurs du MIT et de Google

2023-11-29 commentaire 0  928

Introduction au cours：Récemment, les modèles de diffusion ont dépassé les modèles GAN et autorégressifs et sont devenus le choix courant pour les modèles génératifs en raison de leurs excellentes performances. Les modèles de génération de texte en image basés sur des modèles de diffusion (tels que SD, SDXL, Midjourney et Imagen) ont démontré l'incroyable capacité à générer des images de haute qualité. En règle générale, ces modèles sont formés à une résolution spécifique pour garantir un traitement efficace et une formation précise des modèles sur le matériel existant. Figure 1 : Comparaison de l'utilisation de différentes méthodes pour générer des images 2048×2048 sous SDXL1.0. [1] Dans ces modèles de diffusion, une duplication de motifs et de graves artefacts se produisent souvent. Par exemple, il est illustré à l’extrême gauche de la figure 1. Ces problèmes sont particulièrement aigus au-delà de la résolution de la formation.

2024-04-08 commentaire 0  1231

Introduction au cours：Google DeepMind a annoncé le 15 décembre une méthode de formation de modèles appelée « FunSearch ». On dit que ce modèle peut résoudre une série de « problèmes complexes impliquant les mathématiques et l'informatique », notamment des « problèmes de niveau supérieur » et des « problèmes de conditionnement des bacs ». Le contenu qui doit être réécrit est : ▲Source de l'image Google DeepMind. (le même ci-dessous) FunSearch La méthode de formation du modèle aurait introduit un système appelé « évaluateur », qui est utilisé pour évaluer les méthodes créatives de résolution de problèmes produites par le modèle d'IA. Grâce à des itérations répétées, cette méthode peut former un modèle d'IA doté de capacités mathématiques plus fortes. GoogleDeepMind a utilisé le modèle PaLM2 pour les tests. Les chercheurs ont établi un pool de codes dédié et ont utilisé le code comme modèle.

2023-12-15 commentaire 0  776