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「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

一時的なグラフのベンチマーク (Ichijiteki na gurafu no benchimāku)

最近では、公開データセットや標準化された評価プロトコルの提供により、静的グラフにおける機械学習において重大な進展がなされています

「エキスパートのミックスについて解説」

ミクストラル8x7Bのリリース（発表、モデルカード）により、トランスフォーマのクラスがオープンAIコミュニティで最も話題となっています。それがエキスパートの混合（Mixture of Experts、略してMoEs）です。このブログ記事では、MoEsの構成要素、トレーニング方法、および推論時の考慮事項について見ていきます。 さあ、深く掘り下げてみましょう！ 目次 ミクストラルとは何ですか？ MoEsの簡潔な歴史 スパース性とは何ですか？ MoEsのトークンのロードバランシング MoEsとトランスフォーマ スイッチトランスフォーマ ルータZ損失によるトレーニングの安定化 エキスパートは何を学ぶのですか？ エキスパートの数をスケーリングすると事前トレーニングにどのような影響を与えるのですか？ MoEsの微調整 スパースMoEsと密なモデルの使用時期はいつですか？ MoEsを効果的に活用するために エキスパート並列処理 能力係数と通信コスト サービングテクニック 効率的なトレーニング オープンソースのMoEs ワークのエキサイティングな方向性 いくつかのリソース…

「GPTの進化を探る ChatGPT-4の新機能と、コンバーショナルAIの再定義」

以前のバージョンをベースに、多様性と倫理的考慮を特徴とするConversational AIのChatGPT-4の進化を探求し、新たな可能性を解き放つ

次元性の祝福？！（パート1）

「これらの問題の1つまたは複数について、慎重に選ばれた科学者のグループが夏に一緒に取り組めば、重要な進展が期待できると私たちは考えています」と提案は述べましたジョンはまだ知りませんでしたが...

「大規模言語モデルの微調整方法：ステップバイステップガイド」

2023年、アルパカ、ファルコン、ラマ2、およびGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の台頭は、人工知能の民主化の傾向を示しています

DL Notes 高度な勾配降下法

以前の記事では、勾配降下法について基本的な概念とその種類の最適化における主な課題を要約しましたしかし、スティーブンスティカスティック勾配法のみを取り上げました...

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「実験を通じて検証された分析的な表現を用いて自然を説明することは、特に物理学の基礎的な引力の法則から始まる科学の成功の象徴です...」

「知識の回復が中心舞台に登場する」

消費者からビジネス展開への転換をするために、GenAIにはリトリーバルセントリックジェネレーション（RCG）を使用したモデル外部の情報を主に基にしたソリューションが構築されるべきですジェネレーティブAIとして...

小売業の革新：AIが顧客体験、在庫管理、マーケティングに与える影響

人工知能が小売業界に革命を起こし、マーケティング戦略を向上させ、在庫管理を効率化し、顧客の体験を向上させている方法を発見しましょう小売業におけるAIの台頭を探り、データに基づく意思決定に与える影響や今後のトレンドについて考察してみましょう

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