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  800

記事の紹介：マスク、パス、クリッピング、ブレンド モードなど、PS の多くの概念は Core Graphics の概念と似ています。 Core Graphics のブレンディング モードがよくわからない場合は、この記事を読むと、Core Graphics のブレンディング モードの概念をより合理的に理解し、理解することができます。この記事では、iOS のブレンディング モードについては説明しません。この記事がお役に立てば幸いです。

2017-02-14 コメント 0  3914

記事の紹介：マスク、パス、クリッピング、ブレンド モードなど、PS の多くの概念は Core Graphics の概念と似ています。 Core Graphics のブレンディング モードがよくわからない場合は、この記事を読むと、Core Graphics のブレンディング モードの概念をより合理的に理解し、理解することができます。この記事では、iOS のブレンディング モードについては説明しません。この記事がお役に立てば幸いです。レイヤーブレンドモードによって現在の画像が決まります...

2017-06-15 コメント 0  1882

記事の紹介：翻訳者 | Cui Hao によるレビュー | Sun Shujuan は、ビデオで顔を再現する新しい方法を考案した中国と英国の共同研究から始まります。この技術は、人為的なトリミングの痕跡を残さず、一貫性の高い顔の構造を拡大および縮小することができます。通常、この顔の構造の変換は、詳細で高価なモーション キャッピング、リギング、テクスチャリング手順に依存して顔を完全に再構築する従来の CGI 手法によって実現されます。従来の手法とは異なり、新技術の CGI は 3D 顔情報のパラメータとしてニューラル パイプラインに統合され、機械学習ワークフローの基礎として機能します。著者は次のように指摘しています。「私たちの目標は、現実世界の自然な顔に基づいて顔の輪郭を洗練することです。

2023-04-08 コメント 0  1093

記事の紹介：Digital Chat Station のニュースによると、ファーウェイの次期主力携帯電話 P70 シリーズにはカメラの点で大幅なアップグレードが施されています。最上位バージョンでは、クロップなしの1インチの超大型ベースを備えたメインカメラであるSony IMX989センサーが使用されると報告されています。この構成により、Huawei P70 シリーズは、イメージングの点でこれまでで最も強力なブランドのフラッグシップ携帯電話になります。このニュースはファーウェイファンにとって間違いなく朗報です。 Sony IMX989 は、カメラのダイナミック レンジを大幅に改善できるクアッド ベイヤー カラー アレイ テクノロジーを使用しており、それにより、暗い環境でもノイズの少ない鮮明な写真を撮影できます。さらに、編集者は、Huawei P70シリーズにも革新的な機能が搭載されていることを知りました。

2024-01-09 コメント 0  873

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  1349

記事の紹介：小型モデルの台頭。先月、Meta は Llama3.1 シリーズのモデルをリリースしました。これには、Meta のこれまでで最大のモデルである 405B モデルと、それぞれ 700 億と 80 億のパラメータを持つ 2 つの小型モデルが含まれています。 Llama3.1 は、オープンソースの新時代の到来を告げるものと考えられています。ただし、新世代モデルはパフォーマンスが強力ですが、導入時には依然として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、多くの言語タスクで十分なパフォーマンスを発揮し、導入コストも非常に安価な小規模言語モデル (SLM) を開発するという別の傾向が業界に現れています。最近、NVIDIA の研究では、構造化された重み枝刈りと知識の蒸留を組み合わせることで、最初は大きなモデルから徐々に小さな言語モデルを取得できることが示されました。チューリング賞受賞、メタチーフA

2024-08-16 コメント 0  416

記事の紹介：小型モデルの台頭。先月、Meta は Llama3.1 シリーズのモデルをリリースしました。これには、Meta のこれまでで最大のモデルである 405B モデルと、それぞれパラメータ量が 700 億と 80 億の 2 つの小型モデルが含まれています。 Llama3.1 は、オープンソースの新時代の到来を告げるものと考えられています。ただし、新世代モデルはパフォーマンスが強力ですが、導入時には依然として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、多くの言語タスクで十分なパフォーマンスを発揮し、導入コストも非常に安価な小規模言語モデル (SLM) を開発するという別の傾向が業界に現れています。最近、NVIDIA の研究では、構造化された重み枝刈りと知識の蒸留を組み合わせることで、最初は大きなモデルから徐々に小さな言語モデルを取得できることが示されました。チューリング賞受賞、メタチーフA

2024-08-16 コメント 0  1054

記事の紹介：大規模なモデルに対する量子化、プルーニング、その他の圧縮操作は、展開の最も一般的な部分です。しかし、この制限はどれくらいなのでしょうか？清華大学とハルビン工業大学による共同研究では、その答えは90％でした。彼らは、大規模モデル用の 1 ビット極端な圧縮フレームワークである OneBit を提案しました。これにより、大部分 (83%) の機能を維持しながら、大規模モデルの 90% を超える重量圧縮が初めて達成されました。遊びとは「欲しいものと欲しいものの両方」とも言えますよ～ 見てみましょう。大規模モデル向けの 1 ビット量子化手法が登場し、枝刈りや量子化から知識の蒸留や低ランクの重み分解に至るまで、大規模モデルはすでにほとんど損失なく重みの 4 分の 1 を圧縮できます。重みの定量化では、通常、大規模なモデルのパラメータが低ビット幅の表現に変換されます。これは、完全にトレーニングされたモデル (

2024-03-11 コメント 0  1027

記事の紹介：コンピュータオペレーティングシステムの中で、WIN7システムは非常に古典的なコンピュータオペレーティングシステムです。では、Win7システムをインストールするにはどうすればよいですか?以下のエディタでは、コンピュータに win7 システムをインストールする方法を詳しく紹介します。 1. まず、Xiaoyu システムをダウンロードし、デスクトップ コンピュータにシステム ソフトウェアを再インストールします。 2. win7 システムを選択し、「このシステムをインストールする」をクリックします。 3. 次に、win7 システムのイメージのダウンロードを開始します。 4. ダウンロード後、環境をデプロイし、完了後に「今すぐ再起動」をクリックします。 5. コンピュータを再起動すると、[Windows Manager] ページが表示されるので、2 番目のページを選択します。 6. コンピュータのインターフェイスに戻って、インストールを続行します。 7. 完了後、コンピューターを再起動します。 8. 最後にデスクトップが表示され、システムのインストールが完了します。 win7システムのワンクリックインストール

2023-07-16 コメント 0  1254

記事の紹介：:この記事では主に php-insertion sort について紹介します。PHP チュートリアルに興味がある学生は参考にしてください。

2016-08-08 コメント 0  1114

記事の紹介：charles は Eclipse でリクエストをキャプチャします

2016-12-02 コメント 0  1747

記事の紹介：PHP 設定ファイル php.ini のパスを確認する方法を図解で示します。 PHP 設定ファイル php.ini のパスを見つけるためのグラフィカルな方法。最近、一部のブロガーから、php.ini がどのディレクトリに存在するかという質問がありました。または、php.ini を変更しても有効にならないのはなぜですか?上記２つの質問を踏まえると、

2016-07-13 コメント 0  855

記事の紹介：IT Houseは7月14日、ファーウェイが最近新しい商用AIストレージ製品「OceanStorA310ディープラーニングデータレイクストレージ」と「FusionCubeA3000トレーニング/プッシュハイパーコンバージドオールインワンマシン」をリリースしたと報じた。 AI モデル」、業界モデルのトレーニング、セグメント化されたシナリオ モデルのトレーニングと推論が新たな勢いをもたらします。」 ▲ 画像ソース Huawei IT Home が編集および要約: OceanStorA310 深層学習データ レイク ストレージは、主に基本/業界の大規模モデル データ レイク シナリオを対象としています。収集と前処理からモデルのトレーニングと推論の適用まで、AI プロセス全体で大規模なデータ管理からのデータ回帰を実現します。 OceanStorA310 シングルフレーム 5U は業界最高の 400GB/s をサポートすると公式に発表

2023-07-16 コメント 0  1608

記事の紹介：PHP の exec 関数とshell_exec 関数、execshell_exec の違い。 PHP の exec 関数とshell_exec 関数の違いは、両方の execshell_exec 関数が Linux コマンド関数を実行することです。違いは、exec が返す結果が最後の行番号のみ異なることです。

2016-07-13 コメント 0  1100

記事の紹介：NginxサーバーはNginxとtomcatを組み合わせてjspにアクセスします

2016-12-02 コメント 0  1853

記事の紹介：:この記事では主に PHP 関数コンテナーについて紹介します。PHP チュートリアルに興味のある学生は参考にしてください。

2016-08-08 コメント 0  1144

記事の紹介：PHP オブジェクト指向プログラミングのインターフェイスの使用法、PHP オブジェクト指向プログラミング。 PHP オブジェクト指向プログラミングにおけるインターフェイスの使用法、PHP オブジェクト指向プログラミング インターフェイスは、PHP オブジェクト指向プログラミングにおいて非常に重要な概念です。この記事では例を挙げて詳しく説明します

2016-07-13 コメント 0  1013

記事の紹介：PHP オブジェクト指向プログラミングおよびその他の定数の使用例、sed の使用例。 PHP オブジェクト指向プログラミングにおける定数の使用例、sed の使用例 クラス定数は、PHP オブジェクト指向プログラミングにおいて非常に重要な概念です。クラス定数をしっかりと理解することは、さらなる改善に役立ちます。

2016-07-13 コメント 0  1049

記事の紹介：Java チュートリアル - Int と Integer の違い

2016-12-02 コメント 0  2026