Search Results Midjourney

「LoRA – 直感的かつ徹底的に解説された」

「ファインチューニングは、特定のアプリケーションに適した機械学習モデルを調整するプロセスであり、一貫した高品質なパフォーマンスを得る上で重要です本記事では...」

「Gen-AI：楽しさ、恐怖、そして未来！」

この記事では、AIがイメージ生成に与える影響を探究し、開発者や規制などに対してそれが何を意味するのかを考察します

「フォワードパスとバックプロパゲーション：ニューラルネットワークの基礎」

私の過去の2つの記事では、一つのパーセプトロンから大規模な相互接続（多層パーセプトロン（MLP））非線形最適化エンジンへと神経ネットワークの起源について詳しく取り上げました私は高く評価します...

「GPTからMistral-7Bへ：AI会話のエキサイティングな進化」

紹介人工知能の分野では、特に大規模な言語モデルの領域で驚くべき進展が見られています。大規模言語モデルは、人間のようなテキストを生成したり、文書を要約したり、ソフトウェアコードを書いたりすることができます。Mistral-7Bは、英語のテキストとコード生成の能力をサポートする最近の大規模な言語モデルの一つであり、テキスト要約、分類、テキストの補完、コードの補完など、さまざまなタスクに使用することができます。 Mistral-7B-Instructの特徴は、パラメータが少ないにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮する能力です。ベンチマークの結果によると、このモデルはすべての7Bモデルを凌駕し、さらに13Bチャットモデルとも競争力を持っています。本ブログでは、Mistral 7Bの機能や能力、使用事例、パフォーマンス、モデルの微調整に関する実践的なガイドなどについて探っていきます。学習目標大規模言語モデルとMistral 7Bの動作を理解する Mistral 7Bのアーキテクチャとベンチマーク Mistral 7Bの使用事例とパフォーマンス推論とモデルの微調整のためのコードの詳細な解説この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーを使用して構築されており、アテンションメカニズムを使用してデータの長距離依存性を捉えます。複数のトランスフォーマーブロックの層には、マルチヘッドのセルフアテンションやフィードフォワードニューラルネットワークが含まれています。これらのモデルはテキストデータで事前学習され、シーケンス内の次の単語を予測することを学習し、言語のパターンを捉えます。事前学習された重みは特定のタスクで微調整することができます。Mistral 7B LLMのアーキテクチャと、その特徴について詳しく見ていきましょう。 Mistral 7Bのアーキテクチャ Mistral 7Bモデルのトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションメカニズムとキャッシュ戦略を使用して、高いパフォーマンスとメモリ使用量を効率的にバランスさせ、より大きなモデルよりも速度と品質で優れた結果を出します。4096ウィンドウのスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用して、各トークンが直前のトークンの一部に注意を払うことで、より長いシーケンスに対するアテンションを最大化します。特定の隠れ層は、ウィンドウサイズと層の深さによって、入力層のトークンに対して決定された距離からアクセスできます。モデルは、Flash…