기사 소개：수량화, 가지치기, 증류 등 대규모 언어 모델에 자주 주의를 기울이면 이러한 단어를 확실히 보게 될 것입니다. 이 단어만 보면 그들이 무엇을 하는지 이해하기 어렵지만 이 몇 가지 단어는 개발에 특히 중요합니다. 이 단계에서는 대규모 언어 모델이 필요합니다. 이 기사는 당신이 그것들을 알고 그 원리를 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 모델 압축 양자화, 가지치기 및 증류는 실제로 일반적인 신경망 모델 압축 기술이며 대규모 언어 모델에만 국한되지 않습니다. 모델 압축의 중요성: 압축 후 모델 파일이 작아지고, 사용되는 하드 디스크 공간도 작아지고, 메모리에 로드하거나 표시할 때 사용되는 캐시 공간도 작아지고, 모델의 실행 속도도 느려질 수 있습니다. 개선됩니다. 압축을 통해 모델을 사용하면 컴퓨팅 리소스를 덜 소비하므로 확장이 크게 가능합니다.

2024-04-26 논평 0  800

기사 소개：PS의 많은 개념은 마스크, 경로, 클리핑, 블렌딩 모드 등과 같은 Core Graphics의 개념과 유사합니다. Core Graphics의 블렌딩 모드를 잘 이해하지 못한다면 이 기사를 읽으면 Core Graphics의 블렌딩 모드 개념을 보다 합리적으로 이해하고 이해할 수 있습니다. 이 문서에서는 iOS의 혼합 모드를 다루지 않습니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다.

2017-02-14 논평 0  3914

기사 소개：PS의 많은 개념은 마스크, 경로, 클리핑, 블렌딩 모드 등과 같은 Core Graphics의 개념과 유사합니다. Core Graphics의 블렌딩 모드를 잘 이해하지 못한다면 이 기사를 읽으면 Core Graphics의 블렌딩 모드 개념을 보다 합리적으로 이해하고 이해할 수 있습니다. 이 문서에서는 iOS의 혼합 모드를 다루지 않습니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다. 레이어 혼합 모드에 따라 현재 이미지가 결정됩니다.

2017-06-15 논평 0  1882

기사 소개：번역자 | 검토자: Cui Hao | Sun Shujuan은 비디오에서 얼굴을 재현하는 새로운 방법을 고안한 중국과 영국 간의 공동 연구로 시작됩니다. 이 기술은 인위적인 트리밍 흔적 없이 높은 일관성으로 얼굴 구조를 확대 및 축소할 수 있습니다. 일반적으로 얼굴 구조의 이러한 변형은 얼굴을 완전히 재구성하기 위해 자세하고 비용이 많이 드는 모션 캡핑, 리깅 및 텍스처링 절차에 의존하는 전통적인 CGI 방법을 통해 달성됩니다. 기존 방법과 달리 신기술의 CGI는 3D 얼굴 정보의 매개변수로 신경 파이프라인에 통합되어 머신러닝 워크플로우의 기초 역할을 합니다. 저자는 다음과 같이 지적합니다. “우리의 목표는 현실 세계의 자연스러운 얼굴을 기반으로 얼굴 윤곽을 다듬는 것입니다.

2023-04-08 논평 0  1093

기사 소개：Digital Chat Station의 소식에 따르면 Huawei의 곧 출시될 P70 시리즈 플래그십 휴대폰은 카메라 측면에서 대폭 업그레이드되었습니다. 상위 버전에는 크롭 현상 없이 1인치 초대형 베이스를 갖춘 메인 카메라인 소니 IMX989 센서를 사용할 것으로 알려졌다. 이러한 구성을 통해 Huawei P70 시리즈는 현재까지 이미징 측면에서 브랜드의 가장 강력한 플래그십 휴대폰이 될 것입니다. 이 소식은 화웨이 팬에게는 의심할 여지 없이 좋은 소식입니다. Sony IMX989는 쿼드 베이어(Quad-Bayer) 컬러 어레이 기술을 사용하여 카메라의 다이내믹 레인지를 크게 향상시켜 저조도 환경에서 노이즈가 적은 더욱 선명한 사진을 촬영합니다. 또한 편집자는 Huawei P70 시리즈에도 혁신적인 기능이 탑재되어 있다는 사실을 알게 되었습니다.

2024-01-09 논평 0  873

기사 소개：Llama2(알파카) 대형 모델의 머리카락을 자르면 어떤 효과가 있나요? 오늘 프린스턴 대학의 Chen Danqi 팀은 적은 계산과 비용으로 같은 크기의 모델보다 더 나은 성능을 얻을 수 있는 LLM-Shearing이라는 대형 모델 가지치기 방법을 제안했습니다. LLM(대형 언어 모델)이 등장한 이후 다양한 자연어 작업에서 놀라운 결과를 얻었습니다. 그러나 대규모 언어 모델을 훈련하려면 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 업계에서는 효율적인 추론과 미세 조정이 가능한 LLaMA, MPT 및 Falcon의 등장으로 동등하게 강력한 중간 규모 모델을 구축하는 데 점점 더 관심을 기울이고 있습니다. 다양한 크기의 LLM은 다양한 사용 사례에 적합하지만 각 개별 모델은 처음부터 학습됩니다(심지어

2023-10-12 논평 0  1349

기사 소개：소형 모델의 등장. 지난달 Meta는 현재까지 Meta의 가장 큰 모델인 405B 모델과 각각 700억 개의 매개변수와 80억 개의 매개변수를 가진 두 개의 작은 모델을 포함하는 Llama3.1 모델 시리즈를 출시했습니다. Llama3.1은 오픈 소스의 새로운 시대를 여는 것으로 간주됩니다. 그러나 차세대 모델은 성능이 강력하더라도 배포 시 여전히 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 업계에서는 다양한 언어 작업에서 충분한 성능을 발휘하고 배포 비용이 매우 저렴한 소규모 언어 모델(SLM)을 개발하는 또 다른 추세가 나타났습니다. 최근 NVIDIA 연구에 따르면 지식 증류와 결합된 구조화된 가중치 가지치기가 처음에는 더 큰 모델에서 더 작은 언어 모델을 점차적으로 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 튜링상 수상자, 메타치프 A

2024-08-16 논평 0  416

기사 소개：소형 모델의 등장. 지난달 Meta는 현재까지 Meta의 가장 큰 모델인 405B 모델과 각각 700억 개의 매개변수와 80억 개의 매개변수를 가진 두 개의 작은 모델을 포함하는 Llama3.1 모델 시리즈를 출시했습니다. Llama3.1은 오픈 소스의 새로운 시대를 여는 것으로 간주됩니다. 그러나 차세대 모델은 성능이 강력하더라도 배포 시 여전히 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 업계에서는 다양한 언어 작업에서 충분한 성능을 발휘하고 배포 비용이 매우 저렴한 소규모 언어 모델(SLM)을 개발하는 또 다른 추세가 나타났습니다. 최근 NVIDIA 연구에 따르면 지식 증류와 결합된 구조화된 가중치 가지치기가 처음에는 더 큰 모델에서 더 작은 언어 모델을 점차적으로 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 튜링상 수상자, 메타치프 A

2024-08-16 논평 0  1054

기사 소개：대형 모델에 대한 양자화, 가지치기 및 기타 압축 작업은 배포의 가장 일반적인 부분입니다. 그런데 이 한도는 얼마나 됩니까? 칭화대학교와 하얼빈공업대학의 공동 연구에서 그 답은 90%였습니다. 그들은 대형 모델을 위한 1비트 극한 압축 프레임워크인 OneBit을 제안했습니다. 이 프레임워크는 대부분(83%)의 기능을 유지하면서 처음으로 대형 모델의 무게 압축을 90% 이상 달성했습니다. 놀이는 "원하고 원함"에 관한 것이라고 할 수 있습니다 ~ 살펴 보겠습니다. 대형 모델을 위한 1비트 양자화 방법이 등장했습니다. 가지치기 및 양자화부터 지식 증류 및 낮은 순위 가중치 분해까지 대형 모델은 이미 거의 손실 없이 가중치의 4분의 1을 압축할 수 있습니다. 가중치 정량화는 일반적으로 대규모 모델의 매개변수를 낮은 비트 폭 표현으로 변환합니다. 이는 완전히 훈련된 모델을 변환하여 달성할 수 있습니다(

2024-03-11 논평 0  1027

기사 소개：컴퓨터 운영 체제 중에서 WIN7 시스템은 매우 고전적인 컴퓨터 운영 체제인데, win7 시스템을 설치하는 방법은 무엇입니까? 아래 편집기에서는 컴퓨터에 win7 시스템을 설치하는 방법을 자세히 소개합니다. 1. 먼저 Xiaoyu 시스템을 다운로드하고 데스크탑 컴퓨터에 시스템 소프트웨어를 다시 설치하십시오. 2. win7 시스템을 선택하고 "이 시스템 설치"를 클릭합니다. 3. 그런 다음 win7 시스템의 이미지 다운로드를 시작합니다. 4. 다운로드 후 환경을 배포하고 완료 후 지금 다시 시작을 클릭합니다. 5. 컴퓨터를 다시 시작하면 Windows 관리자 페이지가 나타납니다. 두 번째 페이지를 선택합니다. 6. 설치를 계속하려면 컴퓨터 PE 인터페이스로 돌아갑니다. 7. 완료 후 컴퓨터를 다시 시작합니다. 8. 마지막으로 바탕 화면으로 이동하면 시스템 설치가 완료됩니다. win7 시스템의 원클릭 설치

2023-07-16 논평 0  1254

기사 소개：:이 글은 주로 php-insertion sort를 소개하고 있으며, PHP 튜토리얼에 관심이 있는 학생들은 참고하시기 바랍니다.

2016-08-08 논평 0  1114

기사 소개：Charles는 Eclipse에서 요청을 캡처합니다.

2016-12-02 논평 0  1747

기사 소개：图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法，。图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法， 近来，有不博友问php.ini存在哪个目录下？或者修改php.ini以后为何没有生效？基于以上两个问题，

2016-07-13 논평 0  855

기사 소개：IT하우스는 화웨이가 최근 새로운 상용 AI 스토리지 제품 'OceanStorA310 딥러닝 데이터 레이크 스토리지'와 'FusionCubeA3000 트레이닝/푸싱 하이퍼컨버지드 올인원 머신'을 출시했다고 14일 보도했다. AI 모델.", 산업 모델 훈련, 분할된 시나리오 모델 훈련 및 추론은 새로운 모멘텀을 제공합니다. ▲ 사진 출처 Huawei IT Home 요약: OceanStorA310 딥 러닝 데이터 레이크 스토리지는 주로 데이터 회귀를 달성하기 위해 기본/산업 대형 모델 데이터 레이크 시나리오를 지향합니다. . 수집, 전처리부터 모델 학습, 추론 적용까지 AI 전 과정에 걸쳐 대규모 데이터 관리가 가능합니다. OceanStorA310 단일 프레임 5U가 업계 최고 400GB/s를 지원한다고 공식적으로 밝혔습니다.

2023-07-16 논평 0  1608

기사 소개：PHP中exec函数和shell_exec函数的区别，execshell_exec。PHP中exec函数和shell_exec函数的区别，execshell_exec 这两个函数都是执行Linux命令函数，不同的是获取返回结果不一样，exec只能获取最后一行数

2016-07-13 논평 0  1100

기사 소개：Nginx 서버는 JSP에 액세스하기 위해 Nginx와 Tomcat을 결합합니다.

2016-12-02 논평 0  1853

기사 소개：:이 글은 주로 PHP 함수 컨테이너를 소개합니다. PHP 튜토리얼에 관심이 있는 학생들은 참고할 수 있습니다.

2016-08-08 논평 0  1144

기사 소개：PHP面向对象程序设计之接口用法，php面向对象程序设计。PHP面向对象程序设计之接口用法，php面向对象程序设计 接口是PHP面向对象程序设计中非常重要的一个概念。本文以实例形式较为详细的讲述

2016-07-13 논평 0  1013

기사 소개：PHP面向对象程序设计之类常量用法实例，sed用法实例。PHP面向对象程序设计之类常量用法实例，sed用法实例 类常量是PHP面向对象程序设计中非常重要的一个概念，牢固掌握类常量有助于进一步提

2016-07-13 논평 0  1049

기사 소개：Java 튜토리얼 - Int와 Integer의 차이점

2016-12-02 논평 0  2026