기사 소개：최근 CVPR2023에서 딥러닝 분야의 저명한 연구원이자 LightningAI 수석 인공지능 교육자인 Sebastian Raschka가 "ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges" 기조연설을 했습니다. 연구 결과를 더 많은 사람들과 공유하기 위해 Sebastian Raschka는 연설 내용을 기사로 편집했습니다. 이 기사에서는 최소한의 코드 변경으로 PyTorch 모델 훈련을 확장하는 방법을 살펴보고 낮은 수준의 기계 최적화보다는 혼합 정밀도 방법과 다중 GPU 훈련 모드를 활용하는 데 중점을 두고 있음을 보여줍니다. 기사 활용 보기

2023-08-14 논평 0  974

기사 소개：언어 모델의 편향은 텍스트를 생성할 때 특정 그룹의 사람, 주제 또는 주제에 편향되어 텍스트가 편견이 없거나 중립적이거나 차별적일 수 있다는 것입니다. 이러한 편향은 훈련 데이터 선택, 훈련 알고리즘 설계 또는 모델 구조와 같은 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 데이터 다양성에 중점을 두고 훈련 데이터에 다양한 배경과 관점이 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 또한 생성된 텍스트의 품질과 포괄성을 향상시키기 위해 교육 알고리즘과 모델 구조를 검토하여 공정성과 중립성을 보장해야 합니다. 예를 들어 훈련 데이터의 특정 범주에 대한 과도한 편향이 있어 모델이 텍스트를 생성할 때 해당 범주를 선호하게 될 수 있습니다. 이러한 편향으로 인해 다른 범주를 처리할 때 모델의 성능이 저하되어 모델 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 모델의 디자인에 약간의 차이가 있을 수 있습니다.

2024-01-22 논평 0  466

기사 소개：기계 학습에서 SVM(지원 벡터 머신)은 데이터 분류 및 회귀 분석에 자주 사용되며 분리 초평면을 기반으로 하는 판별 알고리즘 모델입니다. 즉, 레이블이 지정된 훈련 데이터가 주어지면 알고리즘은 새로운 예를 분류하기 위한 최적의 초평면을 출력합니다. SVM(서포트 벡터 머신) 알고리즘 모델은 예시를 공간의 점으로 표현한 후 다양한 카테고리의 예시를 최대한 분할합니다. 선형 분류를 수행하는 것 외에도 지원 벡터 머신(SVM)은 비선형 분류를 효율적으로 수행하여 입력을 고차원 특징 공간에 암시적으로 매핑할 수 있습니다. 서포트 벡터 머신의 기능은 무엇인가요? 일련의 훈련 예제가 주어지면 각 훈련 예제에는 두 가지 범주에 따른 범주가 표시되고 SVM(지원 벡터 머신) 훈련 알고리즘을 통해 모델이 구축되어 새로운 예제를 다음과 같이 분류합니다.

2024-01-24 논평 0  1196

기사 소개：최근 몇 년 동안 사전 훈련된 확산 모델의 개발에 힘입어 텍스트를 3D 콘텐츠로 자동 변환하는 데 상당한 진전이 이루어졌습니다[1, 2, 3]. 그중 DreamFusion[4]은 사전 훈련된 2D 확산 모델[5]을 활용하여 특수한 3D 자산 데이터세트 없이도 텍스트에서 3D 자산을 자동으로 생성하는 효율적인 방법을 도입했습니다. DreamFusion이 도입한 핵심 혁신은 분수 증류 샘플링입니다. (SDS) 알고리즘. 알고리즘은 사전 훈련된 2D 확산 모델을 활용하여 NeRF[6]와 같은 단일 3D 표현을 평가함으로써 이를 최적화하여 모든 카메라 관점에서 렌더링된 이미지가 주어진 텍스트와 높은 일관성을 유지하도록 보장합니다. 중요한 SDS 알고리즘에서 영감을 받은 여러 가지

2023-12-15 논평 0  605

기사 소개：수십 년간의 기초 연구 끝에 시각적 인식 분야는 대규모 시각적 표현 학습의 새로운 시대를 열었습니다. 사전 훈련된 대규모 비전 모델은 기능 학습 및 비전 애플리케이션을 위한 필수 도구가 되었습니다. 시각적 표현 학습 시스템의 성능은 모델의 신경망 아키텍처, 네트워크 훈련에 사용되는 방법, 훈련 데이터라는 세 가지 주요 요소에 의해 크게 영향을 받습니다. 각 요인의 개선은 전체 모델 성능의 개선에 기여합니다. 신경망 아키텍처 설계의 혁신은 표현 학습 분야에서 항상 중요한 역할을 해왔습니다. 컨볼루션 신경망 아키텍처(ConvNet)는 인공 지능에 의존하지 않고도 다양한 시각적 인식 작업에서 보편적인 특징 학습 방법을 사용할 수 있게 함으로써 컴퓨터 비전 연구에 큰 영향을 미쳤습니다.

2023-04-11 논평 0  1534

기사 소개：KNN 알고리즘은 소규모 데이터 세트 및 저차원 특징 공간에 적합한 간단하고 사용하기 쉬운 분류 알고리즘입니다. 이미지 분류, 텍스트 분류 등의 분야에서 우수한 성능을 발휘하며 구현이 간단하고 이해가 쉽다는 점에서 선호됩니다. KNN 알고리즘의 기본 아이디어는 분류할 샘플의 특성과 훈련 샘플의 특성을 비교하여 가장 가까운 K개의 이웃을 찾고, 이러한 범주를 기반으로 분류할 샘플의 카테고리를 결정하는 것입니다. K 이웃. KNN 알고리즘은 분류된 범주가 있는 훈련 세트와 분류할 테스트 세트를 사용합니다. KNN 알고리즘의 분류 프로세스는 다음 단계를 포함합니다. 먼저 분류할 샘플과 모든 훈련 샘플 사이의 거리를 계산합니다. 두 번째로 K개의 가장 가까운 이웃을 선택한 다음 K개의 이웃의 범주에 따라 투표합니다. 분류 샘플 카테고리;

2024-01-23 논평 0  787

기사 소개：백경회랑 합동훈련장에서 플레이하는 방법은 무엇입니까? 합동 훈련장은 White Wattle Corridor의 게임 플레이 모드 중 하나입니다. 많은 플레이어가 구체적으로 플레이하는 방법을 모릅니다. 플레이어는 기사 콘텐츠를 참조하여 합동 훈련장의 게임 플레이에 대해 알아볼 수 있습니다. White Wattle Corridor Joint Training Ground 게임 플레이 소개는 여러분에게 확실히 도움이 될 것이라고 믿습니다. 살펴보겠습니다. "바이징 회랑" 합동 훈련장 게임 소개 게임 플레이 소개: 1. 먼저 플레이어는 A, B, C, D 4개의 방어 구역을 시간 순서대로 점령해야 합니다. A, B, C, D 아래에는 3개의 파티션이 있습니다. 2. 플레이어는 사각 캠프 코너와 마름모 직업에 각각 캐릭터를 배치하여 전투를 진행하며 여기에 주둔하게 됩니다. 3. 마지막으로 전투 결과에 따라 점수가 결정됩니다. 채점 규칙: 1. 1,000점마다 감점 좌석 수가 5%씩 증가하며, 감점 진행률은 최대치를 나타냅니다.

2024-01-12 논평 0  1251

기사 소개：기호 회귀 알고리즘은 수학적 모델을 자동으로 구축하는 기계 학습 알고리즘입니다. 주요 목표는 입력 데이터의 변수 간의 기능적 관계를 분석하여 출력 변수의 값을 예측하는 것입니다. 이 알고리즘은 유전 알고리즘과 진화 전략의 아이디어를 결합하여 수학적 표현을 무작위로 생성하고 결합함으로써 모델의 정확도를 점차 향상시킵니다. 모델을 지속적으로 최적화함으로써 기호 회귀 알고리즘은 복잡한 데이터 관계를 더 잘 이해하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기호 회귀 알고리즘의 과정은 다음과 같습니다. 1. 문제 정의: 입력 변수와 출력 변수를 결정합니다. 2. 모집단 초기화: 모집단으로 일련의 수학적 표현식을 무작위로 생성합니다. 적합도 평가: 각 개인의 수학적 표현을 이용하여 훈련 세트의 데이터를 예측하고, 예측값과 실제값의 오차를 적응으로 계산합니다.

2024-01-23 논평 0  1457

기사 소개：하이퍼파라미터는 모델을 훈련하기 전에 설정해야 하는 매개변수이며 훈련 데이터에서 학습할 수 없으며 자동 검색을 통해 수동으로 조정하거나 결정해야 합니다. 일반적인 하이퍼파라미터에는 학습률, 정규화 계수, 반복 횟수, 배치 크기 등이 포함됩니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 알고리즘 성능을 최적화하는 과정으로, 알고리즘의 정확성과 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 하이퍼파라미터 튜닝의 목적은 알고리즘의 성능과 정확성을 향상시키기 위한 최상의 하이퍼파라미터 조합을 찾는 것입니다. 튜닝이 부족하면 알고리즘 성능이 저하되어 과적합, 과소적합 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 튜닝을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키고 새 데이터에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 따라서 하이퍼파라미터를 완전히 조정하는 것이 중요합니다. 하이퍼파라미터 튜닝 방법에는 여러 가지가 있습니다. 일반적인 방법에는 그리드 검색, 무작위 검색, 베이지안 최적화 등이 있습니다.

2024-01-22 논평 0  818

기사 소개：AutoML(자동 기계 학습)은 기계 학습 분야의 판도를 바꾸는 획기적인 기술입니다. 알고리즘을 자동으로 선택하고 최적화하여 기계 학습 모델 학습 프로세스를 더욱 간단하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 머신러닝 경험이 없어도 AutoML을 활용하면 뛰어난 성능의 모델을 쉽게 학습할 수 있습니다. AutoML은 모델 해석 가능성을 향상하기 위해 설명 가능한 AI 접근 방식을 제공합니다. 이러한 방식으로 데이터 과학자는 모델의 예측 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 의료, 금융, 자율 시스템 분야에서 특히 유용합니다. 이는 데이터의 편향을 식별하고 잘못된 예측을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. AutoML은 기계 학습을 활용하여 알고리즘 선택, 초매개변수 최적화, 기능 엔지니어링과 같은 작업을 포함한 실제 문제를 해결합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법입니다.

2024-01-22 논평 0  970

기사 소개：OpenAI의 ChatGPT는 다양한 인간 지시를 이해하고 다양한 언어 작업을 잘 수행할 수 있습니다. 이는 RLHF(Aligned Human Feedback via Reinforcement Learning)라는 새로운 대규모 언어 모델 미세 조정 방법 덕분에 가능합니다. RLHF 방법은 인간의 지시를 따르는 언어 모델의 능력을 잠금 해제하여 인간의 요구와 가치에 일치하는 언어 모델의 능력을 만듭니다. 현재 RLHF의 연구 작업은 주로 PPO 알고리즘을 사용하여 언어 모델을 최적화합니다. 그러나 PPO 알고리즘에는 많은 하이퍼파라미터가 포함되어 있으며 알고리즘 반복 프로세스 중에 서로 협력하기 위해 여러 개의 독립 모델이 필요하므로 구현 세부 사항이 잘못되면 학습 결과가 좋지 않을 수 있습니다. 동시에 인간 정렬 관점에서는 강화 학습 알고리즘이 필요하지 않습니다. 논쟁

2023-05-03 논평 0  1360

기사 소개：무한한 데이터, 무한한 컴퓨팅 파워, 무한한 모델, 완벽한 최적화 알고리즘, 일반화 성능 등 무한한 자원이 있다면, 결과적으로 사전 학습된 모델을 사용하여 모든 문제를 해결할 수 있을까요? 이는 모두가 매우 우려하는 질문이지만 기존의 머신러닝 이론으로는 이에 답할 수 없습니다. 모델이 무한하고 표현능력도 당연히 무한하기 때문에 표현능력 이론과는 아무런 관련이 없습니다. 또한 알고리즘의 최적화 및 일반화 성능이 완벽하다고 가정하기 때문에 최적화 및 일반화 이론과도 관련이 없습니다. 즉, 이전 이론 연구의 문제는 더 이상 여기에 존재하지 않습니다! 오늘은 제가 ICML'2023에서 발표한 OnthePowerofFoundationModels 논문을 카테고리 이론의 관점에서 소개하고자 합니다.

2023-09-08 논평 0  1330

기사 소개：기계 학습 알고리즘의 과적합 문제에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습 분야에서 모델의 과적합 문제는 일반적인 과제 중 하나입니다. 모델이 훈련 데이터에 과적합되면 노이즈와 이상치에 지나치게 민감해져서 새 데이터에 대한 모델 성능이 저하됩니다. 과적합 문제를 해결하려면 모델 훈련 과정에서 몇 가지 효과적인 방법을 취해야 합니다. 일반적인 접근 방식은 L1 정규화 및 L2 정규화와 같은 정규화 기술을 사용하는 것입니다. 이러한 기술은 모델이 과도한 작업을 수행하는 것을 방지하기 위해 페널티 항을 추가하여 모델의 복잡성을 제한합니다.

2023-10-09 논평 0  1037

기사 소개：기능은 머신러닝에서 중요한 역할을 합니다. 모델을 구축할 때 학습할 기능을 신중하게 선택해야 합니다. 기능 선택은 모델의 성능과 유형에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 문서에서는 기능이 모델 유형에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 1. 특징의 수 특징의 수는 모델 유형에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나입니다. 특성 수가 적을 경우 선형 회귀, 의사결정 트리 등과 같은 전통적인 기계 학습 알고리즘이 일반적으로 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 소수의 특징을 처리하는 데 적합하며 계산 속도가 비교적 빠릅니다. 그러나 특징의 수가 매우 많아지면 이러한 알고리즘은 고차원 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪기 때문에 일반적으로 성능이 저하됩니다. 따라서 이 경우에는 서포트 벡터 머신, 신경망 등과 같은 고급 알고리즘을 사용해야 합니다. 이러한 알고리즘은 고차원을 처리할 수 있습니다.

2024-01-24 논평 0  1035

기사 소개：기계 학습은 실제 문제를 해결할 때 모델 성능을 자주 테스트하고 평가해야 하는 수많은 기술과 방법을 포함하는 복잡한 분야입니다. 기계 학습 모델 평가 기술은 개발자가 모델이 신뢰할 수 있는 시기와 특정 데이터 세트에서 모델이 어떻게 작동하는지 판단하는 데 도움이 되기 때문에 Python에서 매우 중요한 기술입니다. 다음은 Python의 몇 가지 일반적인 기계 학습 모델 평가 기술입니다. 교차 검증 교차 검증은 기계 학습 알고리즘의 성능을 평가하는 데 일반적으로 사용되는 통계 기술입니다. 데이터 세트는 훈련으로 구분됩니다.

2023-06-10 논평 0  1702

기사 소개：방금 컬럼비아 대학의 시스템 생물학 조교수인 Mohammed AlQuraishi는 Twitter를 통해 AlphaFold2의 훈련 가능한 PyTorch 재현인 OpenFold라는 모델을 처음부터 훈련했다고 발표했습니다. Mohammed AlQuraishi는 또한 이것이 대중에게 공개되는 최초의 AlphaFold2 복제품이라고 말했습니다. AlphaFold2는 예측을 향상시키기 위해 단백질 구조에 대한 물리적 및 생물학적 지식과 결합된 다중 서열 정렬 및 딥 러닝 알고리즘을 활용하도록 설계된 기술을 사용하여 원자 정밀도로 단백질 구조를 주기적으로 예측할 수 있습니다. 2/3 단백질 구조 예측에 탁월한 결과를 얻었습니다.

2023-04-13 논평 0  1277

기사 소개：LLM(Large Language Model) 압축은 항상 많은 주목을 받아 왔으며, Post-training Quantization(포스트 트레이닝 양자화)은 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 그러나 기존 PTQ 방법은 대부분 정수 양자화이며, 비트 수가 8보다 작으면 양자화 후 모델의 정확도가 크게 떨어집니다. 정수(INT) 수량화와 비교하여, FloatingPoint(FP) 수량화는 롱테일 분포를 더 잘 나타낼 수 있으므로 점점 더 많은 하드웨어 플랫폼이 FP 수량화를 지원하기 시작합니다. 이 문서에서는 대형 모델의 FP 정량화에 대한 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 EMNLP2023에 게재되었습니다. 논문 주소: https://arxiv.org/abs/2310.16

2023-11-18 논평 0  1195

기사 소개：27일 뉴스에 따르면 레드미는 최근 최신 휴대폰 K70Pro를 출시했다. 이 전화기에는 OIS 광학 손떨림 방지 기술이 탑재되었을 뿐만 아니라 Xiaomi가 처음으로 개발한 Night Owl 알고리즘을 도입하여 사용자에게 전례 없는 야간 촬영 경험을 제공합니다. 편집자의 이해에 따르면 Night Owl 알고리즘은 원래 데뷔했습니다. Xiaomi 11 Ultra의 중요한 기능입니다. 이 알고리즘은 야간 촬영에서 흔히 발생하는 소음 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 자체 개발한 야간 소음 교정 시스템을 통해 야간 소음의 분포와 형태에 대한 정확한 수학적 모델링을 수행합니다. Night Owl 알고리즘의 효과를 향상시키기 위해 Xiaomi 엔지니어링 팀은 시뮬레이션에 노이즈를 추가하여 시뮬레이션된 노이즈 데이터의 다양성을 높이는 혁신적인 방법을 채택했습니다. 이를 통해 알고리즘의 훈련 데이터를 풍부하게 하고 노이즈 제거 프로세스를 만들었습니다.

2023-11-27 논평 0  1713

기사 소개：개를 훈련시키는 가장 좋은 방법은 좋은 행동에 대해 보상하고 나쁜 행동에 대해 처벌하는 보상 시스템을 사용하는 것입니다. 강화 학습이라고 하는 기계 학습에도 동일한 전략을 사용할 수 있습니다. 강화 학습은 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾기 위해 의사 결정을 통해 모델을 훈련하는 기계 학습의 한 분야입니다. 모델 정확도를 향상시키기 위해 알고리즘이 정답에 가까워지도록 긍정적인 보상을 사용할 수 있으며, 목표에서 벗어나는 것을 처벌하기 위해 부정적인 보상을 제공할 수 있습니다. 목표를 명확히 한 다음 데이터를 모델링하기만 하면 모델은 수동 개입 없이 데이터와 상호 작용하고 자체적으로 솔루션을 제안하기 시작합니다. 강화학습 예시 강아지 훈련을 예로 들어 강아지가 다양한 행동을 하도록 강아지 비스킷과 같은 보상을 제공합니다. 개는 특정 전략에 따라 보상을 추구하므로 명령에 복종하고 구걸하는 등의 새로운 행동을 배우게 됩니다.

2024-01-22 논평 0  1415

기사 소개：Driving China News 2023년 6월 28일, 오늘 상하이에서 열린 모바일 월드 콩그레스에서 China Unicom은 그래픽 모델 "Honghu Graphic Model 1.0"을 출시했습니다. China Unicom은 Honghu 그래픽 모델이 통신업체의 부가가치 서비스를 위한 최초의 대형 모델이라고 밝혔습니다. China Business News 기자는 Honghu의 그래픽 모델이 현재 8억 개의 훈련 매개변수와 20억 개의 훈련 매개변수의 두 가지 버전을 가지고 있으며 텍스트 기반 사진, 비디오 편집, 사진 기반 사진과 같은 기능을 실현할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 또한, China Unicom Liu Liehong 회장도 오늘 기조연설에서 생성 AI가 발전의 특이점을 가져오고 향후 2년 내에 일자리의 50%가 인공 지능에 의해 심각한 영향을 받을 것이라고 말했습니다.

2023-06-29 논평 0  1520