AIの声 Voice Of AGI - Page 100

「Anthropic Releases Claude 2.1：拡張されたコンテキストウィンドウと向上した精度でエンタープライズAIを革新する」

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「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来...

「リテラルを使ったPythonの型ヒント」

認めます：私はいつもタイピングのファンではありませんでしたPythonのリテラルタイプの形式で、リテラルタイプを作成する方法実際、私はリテラルタイプを過...

「PythonによるLong Short-Term Memoryのマスタリング：NLPでのLSTMの力を解き放つ」

この作業は、Pythonを使用したRNNとNLPに関する私の記事の続編です単純な再帰層を持つ深層学習ネットワークの自然な進化は、Long Short…

「Microsoftの研究者がPIT（Permutation Invariant Transformation）を提案：動的まばらさのためのディープラーニングコンパイラ」

“`html 最近、深層学習は動的スパース性に最適化されたモデルの研究によって注目されています。このシナリオでは、スパース性パターンはランタイムでの...

クラウドファーストデータサイエンス：データの分析とモデリングのための現代的なアプローチ

データサイエンスは、世界で最も急速に成長している産業の一つであり、モダンで先進的な技術を活用してデータの利用方法を向上させていますただし、もしデー...

新しいNVIDIA GPUベースのAmazon EC2インスタンスを3つ紹介します

アマゾン・エラスティック・コンピュート・クラウド（Amazon EC2）の高速化コンピューティングポートフォリオは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、グラフィ...

「前方予測デコーディング」：LLM推論を加速するための並列デコーディングアルゴリズム

大規模な言語モデル（LLM）であるGPT-4やLLaMAなどは現代のアプリケーションを再構築し続けているが、推論は遅く最適化が困難であるため、自己回帰デコーディ...

ETH Zurichの研究者が、推論中に0.3%のニューロンしか使用しないが、同様のBERTモデルと同等の性能を発揮するUltraFastBERTを紹介しました

ETHチューリッヒの研究者によるUltraFastBERTの開発は、推論中に使用するニューロンの数を削減する問題に取り組み、他のモデルと同様のパフォーマンスレベル...

「マクマスター大学とFAIRメタリサーチャーズは、電子密度を正規化フローによるパラメータ化する新しい機械学習アプローチを提案しました」

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