Search Results リーダーボード

「ゼロからLLMを構築する方法」

「これは、大規模言語モデル（LLM）を実践的に使用するシリーズの6番目の記事です以前の記事では、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングを通じて事前学習済みのLLMを活用する方法について詳しく調査しましたこれらに対して…」

「環境持続可能性のために生成型AIのワークロードを最適化する」

「AWS上でのディープラーニングワークロードの持続可能性を最適化するためのガイダンスに追加するために、この投稿では生成AIワークロードに特化した推奨事項を提供します特に、ゼロからモデルをトレーニングする、追加データを使用してファインチューニングする（フルまたはパラメータ効率のテクニックを使用する）、Retrieval Augmented Generation（RAG）、およびプロンプトエンジニアリングの異なるカスタマイズシナリオに対する実用的なベストプラクティスを提供します」

「Hugging Face LLMツールの完全初心者ガイド」

「Hugging Faceは、学者、研究者、愛好家のコミュニティを築いたAI研究所および拠点です短期間でHugging FaceはAIの領域で大きな存在感を示しましたGoogle、Amazon、Nvidiaなどのテックジャイアンツは、AIスタートアップのHugging Faceに大きな投資を行い、その評価を高めました...」

「LLM Fine-Tuningの理解：大規模言語モデルを独自の要件に合わせる方法」

「Llama 2のような大規模言語モデル（LLM）の微調整技術の最新の進展を探索してくださいLow-Rank Adaptation（LoRA）やQuantized LoRA（QLoRA）などの技術が、新しい利用におけるモデルの適応を革新している方法を学びましょう最後に、人間のフィードバックからの強化学習による微調整が、LLMをより人間の価値観に近づける方法にどのように影響しているかを見てみましょう」

「ビルドしてプレイ！LLM搭載のあなた自身のV&Lモデル！」

大型言語モデル（LLM）はますますその価値を示しています画像をLLMに組み込むことで、ビジョン言語モデルとしてさらに有用になりますこの記事では、...

「2023年に試してみる必要のある素晴らしい無料LLMプレイグラウンド5選」

「最新のAIモデルを直接体験することができる、ユーザーフレンドリーなトップ5プラットフォームを探索しましょうこれらのプラットフォームは、大規模な言語モデルへの無料アクセスを提供しています」

Artificial Intelligence

「悪魔に叫べカプコンの『デビルメイクライ 5』がGeForce NOWに参加」

GFN Thursdayは、Devil May Cry 5がGeForce NOWに登場するため、まさに悪魔的です。 Capcomのアクション満載のサードパーソンバトルゲームは、今週GeForce NOWのライブラリに15タイトルが追加されます。その中には、Gears TacticsやThe Crew Motorfestも含まれています。また、Ultimate KovaaK’s Challengeに挑戦する最後の週です。今日リーダーボードに参加して、240HzのゲーミングモニターやゲーミングChromebook、GeForce NOWのメンバーシップなどの賞品を獲得するチャンスを手に入れましょう。挑戦は9月21日木曜日に終了します。悪魔が帰ってくるジャックポット！ Devil May Cry 5は、CapcomのカタログからGeForce NOWに登場する次のタイトルです。メンバーは、GeForce RTXの品質で高速でスタイリッシュなアクションをほぼすべてのデバイスでストリーミングできます。これは、GeForce NOWのクラウドゲーミングサーバーのパワーによるものです。…

「Falcon 180B あなたのコンピューターで動作しますか？」

2023年5月、アブダビのテクノロジーイノベーション研究所（TII）は、Falcon-7BとFalcon-40Bの2つの事前学習済みLLMとそれらのチャットバージョンをリリースしましたこれら2つのモデルは非常に優れた性能を示しました...

🤗 Transformersにおけるネイティブサポートされた量子化スキームの概要

私たちは、トランスフォーマーでサポートされている各量子化スキームの利点と欠点を明確に示し、どれを選ぶべきかを判断するのに役立つ概要を提供することを目指しています。現在、モデルの量子化は主に2つの目的で使用されています：大きなモデルの推論をより小さなデバイスで実行すること量子化モデルの上にアダプタを微調整すること現時点で、2つの統合の取り組みが行われ、トランスフォーマーでネイティブにサポートされています：bitsandbytesとauto-gptqです。なお、🤗オプティマムライブラリでは他の量子化スキームもサポートされていますが、このブログ投稿では対象外です。サポートされている各スキームの詳細については、以下で共有されているリソースのいずれかをご覧ください。また、ドキュメントの適切なセクションもご確認ください。また、以下で共有されている詳細は、PyTorchモデルにのみ有効であり、TensorflowおよびFlax/JAXモデルについては現在のところ対象外です。目次リソース bitsandbyesとauto-gptqの利点と欠点速度ベンチマークの詳細結論と最終的な言葉謝辞リソース GPTQブログ投稿 – GPTQ量子化方法と使用方法について概説しています。 bitsandbytes 4ビット量子化ブログ投稿 – このブログ投稿では4ビット量子化と効率的なファインチューニング手法であるQLoRaについて紹介しています。 bitsandbytes 8ビット量子化ブログ投稿 –…

Fast.AIディープラーニングコースからの7つの教訓

「最近、Fast.AIのPractical Deep Learning Courseを修了しましたこれまでに多くの機械学習コースを受講してきましたので、比較することができますこのコースは間違いなく最も実践的でインスピレーションを受けるものの一つですですので…」

Learn more about Search Results リーダーボード - Page 5