複数の画像やテキストの解釈 Large Language Models - Section 2
大規模な言語モデル:DeBERTa — デコーディング強化BERTと解釈された注意力
最近、BERTは多くの自然言語処理の課題で第一のツールとなりました情報の処理と理解、高品質の単語埋め込みの構築能力に優れ...
オルカ2の内部:Microsoftが小さな言語モデルに推論を教えるための新しい方法を紹介
今年早い時期、マイクロソフトリサーチはOrcaを発表しましたこれは130億パラメータのモデルで、他のLLMが示す複雑な推論プロ...
「新時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハードウェアアーキテクチャをどのように共同設計するか?」
最新の生成AI技術は、コンピュータビジョン、自然言語処理などで爆発的な成長を遂げ、画期的なモデルアーキテクチャの研究に...
エクスラマV2:LLMを実行するための最速のライブラリ
ExLlamaV2は、GPTQからさらに高いパフォーマンスを引き出すために設計されたライブラリです新しいカーネルのおかげで、(超高...
算術推論問題のための即座のエンジニアリング
大規模言語モデル(LLM)は、言語の理解と生成の能力において、学術研究者と業界の専門家の両方からますます注目を集めていま...
マルチクエリアテンションの解説
マルチクエリアテンション(MQA)は、モデルのパフォーマンスを保証しながら、デコーダ内のトークン生成の速度を加速すること...
テキストデータの創造的で時折乱雑な世界’ (Tekisuto dēta no sōzōteki de tokiori ranzatsu na sekai)
数年にわたり、テキストとデータの交差点は(大体)自然言語処理(NLP)の領域内に留まっていました- テキストデータを活用す...
「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...
「大型言語モデルを使用して開発するために知っておくべきすべて」
この記事の目的は、簡単な言葉でLLMベースのアプリケーション開発に必要な主要なテクノロジーを説明することですさらなる学習...
「LLMの評価にLLMを使用する」
ChatGPTには何百万もの異なる方法で行動するように頼むことができます栄養士や言語講師、医者などとしての役割も果たしますOp...
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