合計 2501 件の関連コンテンツが見つかりました
字节跳动正式发布“豆包大模型”家族,含通用模型、角色扮演模型、声音复刻模型、语音识别模型、文生图模型等
記事の紹介:本站5月15日消息,今天上午,字节跳动在2024春季火山引擎Force原动力大会上正式宣布自家豆包大模型正式开启对外服务。据介绍,豆包大模型包含豆包通用模型Pro、豆包通用模型liti、豆包・角色扮演模型、豆包・语音合成模型、豆包・声音复刻模型、豆包・语音识别模型、豆包・文生图模型、豆包・FunctionCall模型。官方表示,此次大会共分为“AI增长焕新机、AI应用新范式、AI算力强护航”三个篇章。除发布字节跳动自研大模型外,字节跳动还宣布火山引擎大模型服务平台——火山方舟也将迎来重大升级。同时,字节跳
2024-05-15
コメント
837
知識の圧縮: モデルの蒸留とモデルの枝刈り
記事の紹介:モデルの蒸留と枝刈りは、パラメーターと計算の複雑さを効果的に軽減し、操作効率とパフォーマンスを向上させるニューラル ネットワーク モデル圧縮テクノロジーです。モデルの蒸留では、より大きなモデルでより小さなモデルをトレーニングし、知識を伝達することでパフォーマンスを向上させます。プルーニングは、冗長な接続とパラメーターを削除することでモデルのサイズを削減します。これら 2 つの手法は、モデルの圧縮と最適化に非常に役立ちます。モデルの蒸留 モデルの蒸留は、より小さなモデルをトレーニングすることによって、大規模なモデルの予測能力を再現する手法です。大きいモデルを「教師モデル」、小さいモデルを「生徒モデル」と呼びます。通常、教師モデルにはより多くのパラメータと複雑性があるため、トレーニング データとテスト データによりよく適合できます。モデルの蒸留では、教師モデルの予測された動作を模倣するように学生モデルがトレーニングされ、より小さなモデルでより良いパフォーマンスを実現します。
2024-01-23
コメント
299
大規模言語モデルと単語埋め込みモデルの違い
記事の紹介:大規模言語モデルと単語埋め込みモデルは、自然言語処理における 2 つの重要な概念です。どちらもテキストの分析と生成に適用できますが、原理と適用シナリオは異なります。大規模な言語モデルは主に統計的モデルと確率的モデルに基づいており、連続的なテキストと意味の理解を生成するのに適しています。単語埋め込みモデルは、単語をベクトル空間にマッピングすることで単語間の意味関係を捉えることができ、単語の意味推論やテキスト分類に適しています。 1. 単語埋め込みモデル 単語埋め込みモデルは、単語を低次元のベクトル空間にマッピングすることでテキスト情報を処理する技術です。言語内の単語をベクトル形式に変換して、コンピューターがテキストをよりよく理解して処理できるようにします。一般的に使用される単語埋め込みモデルには、Word2Vec や GloVe などがあります。これらのモデルは自然言語処理タスクで広く使用されています
2024-01-23
コメント
965
生成モデルと識別モデル
記事の紹介:分類モデルは、生成モデルと識別モデルの 2 つのカテゴリに分類できます。この記事では、これら 2 つのモデル タイプの違いを説明し、それぞれのアプローチの長所と短所について説明します。判別モデル 判別モデルは、入力データと出力ラベルの関係を学習できるモデルで、入力データの特徴を学習して出力ラベルを予測します。分類問題における目標は、各入力ベクトル x をラベル y に割り当てることです。識別モデルは、入力ベクトルをラベルにマッピングする関数 f(x) を直接学習しようとします。これらのモデルは、さらに 2 つのサブタイプに分類できます。 分類子は、確率分布を使用せずに f(x) を見つけようとします。これらの分類器は、クラスの確率推定を提供せずに、各サンプルのラベルを直接出力します。これらの分類器は、多くの場合、決定論的分類器または
2023-05-19
コメント 0
601
PHP でモデルの融合とモデルの圧縮を実行するにはどうすればよいですか?
記事の紹介:人工知能の急速な発展に伴い、モデルの複雑性はますます高くなり、リソースの使用量も増加しています。 PHP では、モデルの融合とモデルの圧縮をどのように実行するかが話題になっています。モデルの融合とは、複数の単一モデルを融合して全体の精度と効率を向上させることを指します。モデル圧縮により、モデルのサイズと計算の複雑さが軽減され、モデルのストレージとコンピューティング リソースが節約されます。この記事では、PHPでモデル融合とモデル圧縮を行う方法を紹介します。 1. モデル融合 PHP では、一般的に使用される 2 つのモデル融合方法があります。
2023-05-23
コメント 0
950
字节大模型团队Depth Anything V2模型入选苹果最新CoreML模型
記事の紹介:近日,苹果公司在HuggingFace上发布了20个新的CoreML模型和4个数据集,字节大模型团队的单目深度估计模型DepthAnythingV2入选其中。CoreML苹果公司的机器学习框架,用于将机器学习模型集成到iOS、MacOS等设备上高效运行。在无需互联网连接的情况下执行复杂的AI任务,增强用户隐私并减少延迟。苹果开发者可通过这些模型构建智能、安全的AI应用。DepthAnythingV2字节大模型团队开发的单目深度估计模型。V2版细节处理更精细,鲁棒性更强,速度显著提升。包含25M到
2024-06-29
コメント 0
640
概念モデルを関係モデルに変換するための詳細な分析
記事の紹介:概念モデルとリレーショナル モデルは、データベース設計で一般的に使用される 2 つのモデルです。概念モデルはエンティティ間の概念的な関係を記述するために使用され、リレーショナル モデルはデータベースに実際に格納されているデータ間の関係を記述するために使用されます。データベース設計では、通常、概念モデルをリレーショナル モデルに変換する必要があり、これは重要なプロセスです。このプロセスには、概念モデルのエンティティをリレーショナル モデルのテーブルに変換することと、概念モデルの関係をリレーショナル モデルの外部キー制約に変換することが含まれます。このプロセスを通じて、データベースの構造が概念モデル間の関係と一貫していることを保証できるため、データの効果的な保存とクエリが実現されます。概念モデルをリレーショナル モデルに変換するプロセスには、主に次の手順が含まれます: 1. エンティティと属性を特定する 概念モデル内のエンティティは、人々など、独立して存在するものを表します。
2024-01-22
コメント 0
325
一文带您了解数据模型:概念模型、逻辑模型和物理模型
記事の紹介:数据模型是组织数据管理的基石,是构建信息基础设施的关键组成部分。数据模型为组织提供了清晰的数据结构和逻辑框架,使得数据管理更加高效和可持续。在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一,而数据模型的设计和实施,则决定了数据在企业运营和决策中的有效性和可信度。良好的数据模型不仅能够够简化复杂的数据景观,提高数据质量和一致性,还能够够优化数据库性能,支持数据分析和决策制定。因此,数据模型的意义在于为企业提供了数据驱动的决策支持,促进了业务的创新和竞争力的提升。在为企业提供了数据驱动的决策支持,促进了
2024-05-13
コメント 0
200
大型下位モデルへの対応
記事の紹介:大規模モデルの低ランク適応は、大規模モデルの高次元構造を低次元構造で近似することで複雑さを軽減する手法です。目的は、良好なパフォーマンスを維持しながら、より小さく、より管理しやすいモデル表現を作成することです。多くのタスクでは、大規模モデルの高次元構造に冗長な情報や無関係な情報が存在する可能性があります。これらの冗長性を特定して削除することで、元のパフォーマンスを維持しながらより効率的なモデルを作成でき、トレーニングとデプロイに使用するリソースを削減できます。低ランク適応は、メモリ消費量を削減しながら、大規模モデルのトレーニングを高速化できる方法です。その原理は、事前トレーニングされたモデルの重みを凍結し、トレーニング可能なランク分解行列を Transformer アーキテクチャの各層に導入することにより、下流タスクのトレーニング可能性を大幅に低下させることです。
2024-01-23
コメント 0
315
Java でのビジネス モデルとデータ モデルの設計テクニック
記事の紹介:Java は広く使用されているプログラミング言語です。ソフトウェアを開発する場合、ビジネスモデルとデータモデルをどのように設計するかが重要です。この記事では、Javaにおけるビジネスモデルとデータモデルの設計技術を紹介します。 1. ビジネス モデルの設計 ビジネス モデルは、ビジネス エンティティ、ビジネス プロセス、ビジネス ルール、およびビジネス参加者の間の関係を記述するモデルです。 Java 開発では、通常、ビジネス モデルは UML (統一モデリング言語) モデリング ツールを使用して設計されます。ユースケース図の設計 ユースケース図は、システムの機能を説明する図です。
2023-06-09
コメント 0
1472
thinkphp モデル定義
記事の紹介:主に thinkphp のモデル定義、モデルの設定、モデル操作とデータベース操作の違いのルールについて説明します。
2020-05-28
コメント 0
3014
NLP モデルの統合: GPT と他のモデルの融合
記事の紹介:アンサンブル手法は機械学習で一般的に使用され、複数のモデルを組み合わせて分散を減らし、精度と堅牢性を向上させることができます。 NLP の分野では、アンサンブル手法はさまざまなモデルの利点を最大限に発揮し、欠点を克服できます。 GPT、BERT、RoBERTa を統合すると、それぞれの強みを最大限に活用し、弱点を補うことができます。アンサンブル モデルをトレーニングすることにより、各モデル出力の重みを最適化して、さまざまな NLP タスクで最先端のパフォーマンスを実現できます。この方法では、さまざまなモデルの特性を総合的に利用して、全体的なパフォーマンスを向上させ、より良い結果を達成できます。 GPT と他のモデルの比較 GPT は強力で広く使用されている NLP モデルですが、BERT、RoBERTa、XLNe などの他のモデルも利用できます。
2024-01-23
コメント 0
892
いくつかのタイプの HTML ボックス モデル
記事の紹介:HTML ボックス モデルには、標準ボックス モデル (ContentBoxModel) と IE ボックス モデル (BorderBoxModel) の 2 種類があります。標準ボックスモデルは、W3C規格で規定されており、要素の幅と高さは、ボーダー(border)とパディング(padding)を除き、コンテンツ領域(content)のみを含みます。要素の幅または高さの合計は、コンテンツ領域の幅または高さ + 境界線の幅または高さ + パディングの幅または
2024-02-19
コメント 0
174
navicatモデルの使用方法
記事の紹介:Navicat Model は、データベース モデルをグラフィカルに管理するために使用されるデータベース管理ツールです。具体的な使用方法には、新しいモデルの作成、モデルの設計 (エンティティ、属性、および関係の使用)、およびモデルとデータベースの同期が含まれます。 Navicat モデルの主な利点は、直感的なインターフェイス、強力な設計機能、リバース エンジニアリング サポート、スクリプト生成および同期機能です。
2024-04-24
コメント
458
大規模モデルのモデル融合法について話しましょう
記事の紹介:これまでの実践では、モデル融合は、特に判別モデルで広く使用されており、パフォーマンスを着実に向上させることができる方法と考えられています。ただし、生成言語モデルの場合、復号化プロセスが関係するため、その動作方法は判別モデルほど単純ではありません。さらに、大規模なモデルのパラメータ数が増加するため、より大きなパラメータスケールのシナリオでは、単純なアンサンブル学習で考慮できる手法は、従来のスタッキング、ブースティング、およびなどの低パラメータの機械学習よりも制限されます。他の方法は、モデルをスタッキングするためです。パラメータの問題は簡単に拡張できません。したがって、大規模なモデルのアンサンブル学習には慎重な検討が必要です。以下では、モデル統合、確率的統合、グラフティング学習、クラウドソーシング投票、MOE という 5 つの基本的な統合手法について説明します。
2024-03-11
コメント
108
jsボックスモデルとは何ですか?
記事の紹介:js ボックス モデルには、標準ボックス モデル、IE ボックス モデル、CSS3 ボックス モデルなどが含まれます。詳細な紹介: 1. 標準ボックス モデルは、W3C 仕様によって定義されたボックス モデルであり、最も一般的なボックス モデルでもあります。標準ボックス モデルでは、要素の幅と高さには、境界線、パディングを除くコンテンツ領域のみが含まれます。 ; 2. IE ボックス モデルは、IE ブラウザ固有のボックス モデルです。IE ボックス モデルでは、要素の幅と高さには、コンテンツ領域、内側のマージン、枠線が含まれますが、外側の部分は含まれません。 margins; 3. CSS3 ボックス モデルは、CSS3 などで導入された新しいボックス モデルです。
2023-10-12
コメント 0
481
ソフトウェア開発モデルとは何ですか?また、一般的なソフトウェア開発モデルとは何ですか?
記事の紹介:ソフトウェア開発モデルは、すべてのソフトウェア開発プロセス、アクティビティ、およびタスクの構造フレームワークを指します。一般的なソフトウェア開発モデルには、実行中変更モデル、ウォーターフォール モデル、ラピッド プロトタイピング モデル、インクリメンタル モデル、スパイラル モデル、エボリューション モデル、ファウンテン モデル、インテリジェント モデル、ハイブリッド モデル、および RAD モデルが含まれます。
2020-12-01
コメント 0
13109
苹果智能背后模型公布:3B模型优于Gemma-7B,服务器模型媲美GPT-3.5-Turbo
記事の紹介:在刚刚结束的全球开发者大会上,苹果宣布了Appleintelligence,这是一款深度集成于iOS18、iPadOS18和macOSSequoia的全新个性化智能系统。苹果+智能由多种高度智能的生成模型组成,这些模型专为用户的日常任务设计。在苹果刚刚更新的博客中,他们详细介绍了其中两款模型。一个拥有约30亿参数的设备端语言模型;一个更大的基于服务器的语言模型,该模型通过私有云计算在苹果服务器上运行。这两个基础模型是苹果生成模型家族的一部分,苹果表示,他们会在不久的将来分享更多关于这一模型家族的
2024-06-13
コメント 0
601
CSSボックスモデルとは何ですか
記事の紹介:CSS3 ボックス モデルは、CSS テクノロジで使用される思考モデルであり、Web ページ ドキュメント内の各要素が長方形のボックスとして表示され、要素が占めるスペースの内容を記述します。 CSS には、W3C ボックス モデル (標準ボックス モデル) と IE ボックス モデル (奇妙なボックス モデル) の 2 つのボックス モデルがあります。
2021-04-02
コメント 0
2927
マルチモーダル アルゴリズム モデルとは何ですか?
記事の紹介:マルチモーダル アルゴリズム モデルは、複数の種類のデータを処理できる機械学習モデルです。画像、テキスト、音声などのさまざまな種類のデータを同時に利用して、予測や分類の精度を向上させることができます。たとえば、マルチモーダル アルゴリズム モデルでは、画像データとテキスト データの両方を使用して、写真内のオブジェクトや人物を識別できます。この目標を達成するために、これらのモデルはデータ型ごとに異なる前処理と特徴抽出を必要とし、それらを融合して最終的に予測を生成します。さまざまな種類のデータを組み合わせることで、マルチモーダル アルゴリズム モデルはそれらの間の相関関係を包括的に活用でき、それによってモデルの精度と堅牢性が向上します。そのため、画像認識、音声認識、感情分析など、さまざまな分野で広く使用されています。マルチモーダルアルゴリズムモデル
2024-01-23
コメント 0
733