記事の紹介：この記事では、主に Python の高階関数を使用した枝刈り関数に関する関連情報を詳しく紹介します。興味のある方は参考にしていただければ幸いです。

2018-03-29 コメント 0  2160

記事の紹介：モデルの蒸留と枝刈りは、パラメーターと計算の複雑さを効果的に軽減し、操作効率とパフォーマンスを向上させるニューラル ネットワーク モデル圧縮テクノロジーです。モデルの蒸留では、より大きなモデルでより小さなモデルをトレーニングし、知識を伝達することでパフォーマンスを向上させます。プルーニングは、冗長な接続とパラメーターを削除することでモデルのサイズを削減します。これら 2 つの手法は、モデルの圧縮と最適化に非常に役立ちます。モデルの蒸留 モデルの蒸留は、より小さなモデルをトレーニングすることによって、大規模なモデルの予測能力を再現する手法です。大きいモデルを「教師モデル」、小さいモデルを「生徒モデル」と呼びます。通常、教師モデルにはより多くのパラメータと複雑性があるため、トレーニング データとテスト データによりよく適合できます。モデルの蒸留では、教師モデルの予測された動作を模倣するように学生モデルがトレーニングされ、より小さなモデルでより良いパフォーマンスを実現します。

2024-01-23 コメント 0  777

記事の紹介：Llama2（アルパカ）の大型モデルの毛をカットするとどのような効果がありますか？本日、プリンストン大学のChen Danqiチームは、LLM-Shearingと呼ばれる大規模モデルの枝刈り手法を提案しました。これは、少ない計算量とコストで、同じサイズのモデルよりも優れたパフォーマンスを実現できます。大規模言語モデル (LLM) の出現以来、LLM はさまざまな自然言語タスクで目覚ましい結果を達成してきました。ただし、大規模な言語モデルのトレーニングには大量のコンピューティング リソースが必要です。したがって、業界では、効率的な推論と微調整を可能にする LLaMA、MPT、Falcon の登場により、同様に強力な中規模モデルを構築することにますます関心が高まっています。これらのさまざまなサイズの LLM はさまざまなユースケースに適していますが、個々のモデルはそれぞれ最初からトレーニングされます (

2023-10-12 コメント 0  1352

記事の紹介：数量化、枝刈り、蒸留など、大規模な言語モデルによく注意を払うと、必ずこれらの単語が表示されます。これらの単語を見るだけでは、それらが何をするのかを理解するのは困難ですが、このいくつかの単語は開発にとって特に重要です。この段階では大規模な言語モデルが存在します。この記事は、それらを知り、その原則を理解するのに役立ちます。モデル圧縮の量子化、枝刈り、および蒸留は、実際には一般的なニューラル ネットワーク モデル圧縮テクノロジであり、大規模な言語モデルに限定されるものではありません。モデル圧縮の重要性: 圧縮後、モデル ファイルが小さくなり、使用されるハードディスク容量も小さくなり、メモリにロードまたは表示されるときに使用されるキャッシュ容量も小さくなり、モデルの実行速度も低下する可能性があります。改善されること。圧縮により、モデルを使用するとコンピューティング リソースの消費が減り、大幅なスケールが可能になります。

2024-04-26 コメント 0  804

記事の紹介：OTO は、業界初の自動化されたワンストップのユーザーフレンドリーで多用途なニューラル ネットワーク トレーニングおよび構造圧縮フレームワークです。人工知能の時代では、ニューラル ネットワークをどのように展開して維持するかが製品化の重要な課題であり、モデルのパフォーマンスの損失を可能な限り最小限に抑えながらコンピューティング コストを節約することを考慮すると、ニューラル ネットワークの圧縮が DNN 製品化の鍵の 1 つとなっています。 。一般的に、DNN 圧縮には、枝刈り、知識の蒸留、量子化の 3 つの方法があります。プルーニングは、モデルのパフォーマンスを可能な限り維持しながら、冗長な構造を特定して削除し、DNN をスリム化することを目的とした、最も汎用性が高く効果的な圧縮方法です。一般に、3 つの方法は相互に補完し合い、連携して最高の圧縮効果を実現できます。ただし、既存の枝刈り手法のほとんどは特定のモデルとタスクのみを対象としており、多大な労力を必要とします。

2023-04-04 コメント 0  1027

記事の紹介：SOTA を取得するのに必要な計算量は 3%、コストは 5% だけです。SOTA は、オープンソースの大規模モデルの 1B ～ 3B 規模を占めています。この結果はプリンストン大学の Chen Danqi チームによるもので、LLM-Shearing 大型モデル枝刈り手法と呼ばれています。アルパカ LLaMA27B に基づいて、1.3B および 3B 枝刈り Sheared-LLama モデルは、方向性構造枝刈りを通じて取得されました。下流のタスク評価で同じ規模の以前のモデルを超えるには書き直す必要があるが、これは「ゼロから事前トレーニングするよりもはるかに費用対効果が高い」とシア・メンジョウ氏は述べた。この論文では、プルーニングされた Sheared-LLaMA 出力の例も示しており、わずか 1.3B と 2.7B のサイズにもかかわらず、一貫性のある豊富な応答を生成できることを示しています。 「半分をプレーする」と同じ

2023-10-12 コメント 0  778

記事の紹介：Mingchao Zhezhi のラインナップに合わせるにはどうすればよいですか?明超ZhezhiのラインナップはZhezhi + Sanhua + Mote FeiまたはKakaro + Zhezhi + Danjinを推奨します。ミンチャオブレイキングブランチのラインナップをまだ知らない人も多いので、ここでミンチャオブレイキングブランチのおすすめラインナップをまとめてみました。ミンチャオのラインナップを合わせる方法 折れた枝 1. 折れた枝 + 三華 + モテフェイ 1. ターゲットキャラクターが主なダメージ源であり、クリティカルストライク効率が豊富で、単一ターゲットの攻撃力が強力で、他のキャラクターよりも優れています組み合わせ。 2. 4 番目の役割と組み合わせると、効果がさらに向上し、チームの成果が効果的に向上します。 2. Kakaro + Zhe Zhi + Dan Jin 1. この組み合わせでは主人公は強力な補助効果を持ち、出力能力を向上させ、危機時のエネルギー成長率を高めます。 2. 他の 2 人のキャラクターは優れたパフォーマンスを発揮し、1 人は基本攻撃を向上させ、もう 1 人は優れた反撃効果を生み出しました。

2024-08-15 コメント 0  479

記事の紹介：明潮枝武器の選び方は？ Tide Breaking Branch の武器の最初の武器はスペシャルウェポンで、次に永続的なスタンディングスモークが続きます。ミンチャオ・ブレイキング・ブランチの武器の選び方がまだわからない人も多いので、ここでミンチャオ・ブレイキング・ブランチのおすすめ武器をまとめてみました。ミンチャオの折れた枝武器の選び方 T0: 瓊志ビンシャオ - 5つ星武器、住処の煙 - 5つ星武器 1. 瓊志ビンシャオは枝折れキャラクターの特別な武器で、攻撃力とクリティカルヒットダメージボーナスを備えています。 2. 使用時ダメージ増加と基本攻撃強化の効果を解放します。 立ち煙は強力な攻撃力とクリティカルヒット率を持っています。 T1: Sleepless Fire - 4 つ星武器、Running Thunder - 4 つ星武器 1、Sleepless Fire が可能です。スキル詠唱後のダメージが 20%-40% 向上し、持続時間が長くなります。 2. 民間プレイヤーは攻撃力の高いベン レイを選択することをお勧めします。

2024-08-14 コメント 0  1084

記事の紹介：Mingchao Broken Branch チームと対戦するにはどうすればよいですか?ミンチャオの枝破壊はサブCとしての位置づけですが、メインCとしても使用でき、チーム編成によってはベリナイよりもアンジェリカ・ダフリカの方が枝破壊に適しています。多くの友人はまだMingchao Zhezhiのチームをマッチングする方法を知りません。Mingchao Zhezhiの推奨チーム構成のリストを一緒に見てみましょう。 Mingchao Broken Branch チームとのマッチング方法は? ここでは、Snow Leopard の軸が比較的短いため、Snow Leopard の軸を引きずってしまうため、サポートとしてプレイすることをお勧めします。折れた枝の長所と短所: 折れた枝を引くと、1.2 の後半で李格チームにインリンを与えることができます。 1. スキルダメージが 25 増加 (イマシは 1 スプレーおきに受ける必要があります) 2. より安定した連携攻撃、各ウェーブが必要です。時間に余裕がある 3. ジン シーに究極の技を与えるためにエネルギーをチャージすることができます。

2024-08-19 コメント 0  629

記事の紹介：Mingtide ブランチ抽出の提案。 Zhezhi は、Mingchao 1.2 アップデート後の新しいキャラクターです。このキャラクターは補助および副として位置しており、多くの友人がこのキャラクターを抽出するかどうか、またはキャラクターがどのくらい強いかを知りません。今日の詳細な紹介をご覧ください。ミンチャオから折れた枝を抽出するための提案: 折れた枝は抽出する価値があります。 1. 折れた枝は凝縮属性のサブcという位置づけ 適応力が強いので誰にでも吸わせるのがオススメ。 2. 壊れたブランチは、キャ​​ラクターのアクティビティ呼び出しから抽出する必要があります。 3. Zhezhi の武器については、Zhezhi の Zhuanwu Qiongzhi Bingxiao が最初の選択肢です。Zhuanwu の下の代替品は、インリンの Zhuanwu Puppet Hand または恒久 5 つ星武器 Yilan Fulu が使用できます。

2024-08-20 コメント 0  1193

記事の紹介：Mingtide ブランチ抽出の提案。 Zhezhi は、Mingchao 1.2 アップデート後の新しいキャラクターです。このキャラクターは補助および副として位置しており、多くの友人がこのキャラクターを抽出するかどうか、またはキャラクターがどのくらい強いかを知りません。今日の詳細な紹介をご覧ください。ミンチャオの折れた枝の抽出に関する提案: 折れた枝は誰でも抽出する価値があります。 1.折れ枝は凝縮属性のサブCに位置する 適応力が強いので誰でも吸うのがオススメ。 2. 壊れたブランチは、キャ​​ラクターのアクティビティ呼び出しから抽出する必要があります。 3. Zhezhi の武器に関しては、最初の選択肢は Zhezhi の Zhuanwu Qiongzhi Bingxiao です。Zhuanwu の下位代替品は、インリンの Zhuanwu Puppet Hand または恒久 5 つ星武器 Yilan Fulu です。

2024-08-20 コメント 0  1131