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論文募集丨IJCAI'23大型モデルフォーラム、優秀な投稿はAI OpenおよびJCSTへの掲載を推奨
記事の紹介：第 1 回 LLM@IJCAI'23Symposium の論文募集では、優秀な投稿論文が「AIOpen」および「JCST」への掲載に推薦されます。 ChatGPT や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) は、自然言語の理解と生成における優れた機能により、人工知能の分野に革命をもたらしました。 LLM は、音声アシスタント、推奨システム、コンテンツ生成モデル (ChatGPT など)、テキストから画像へのモデル (Dall-E など) など、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。ただし、これらの強力なモデルは、安全かつ倫理的な展開に対して重大な課題ももたらします。 LLM が公平で、安全で、プライバシーが保護され、説明可能で、制御可能であることをどのようにして確保するのでしょうか?学術研究者や業界関係者に、
2023-05-27
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高精度でリソース消費量が少ない大規模モデル向けのこのスパース トレーニング方法が発見されました。
記事の紹介：最近、大規模モデルのスパース トレーニングに関する Alibaba Cloud Machine Learning PAI の論文「Parameter-Efficient Sparsity for Large Language Models Fine-Tuning」が、人工知能のトップカンファレンスである IJCAI 2022 に採択されました。この論文は,パラメータ効率の高いスパーストレーニングアルゴリズムPSTを提案し,重みの重要度指数を分析することにより,このアルゴリズムが低ランクと構造という2つの特徴を持つことを結論付けた。この結論に基づいて、PST アルゴリズムでは、重みの重要性を計算するために 2 セットの小さな行列が導入されています。重要性インデックスを保存および更新するために重みと同じくらい大きな行列が必要であったのに比べ、必要なパラメーターの量は、スパーストレーニング用の更新は大幅に削減されます。一般的に使用されるスパース トレーニングを比較する
2023-04-13
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win7オペレーティングシステムをコンピュータにインストールする方法
記事の紹介：コンピュータオペレーティングシステムの中で、WIN7システムは非常に古典的なコンピュータオペレーティングシステムです。では、Win7システムをインストールするにはどうすればよいですか?以下のエディタでは、コンピュータに win7 システムをインストールする方法を詳しく紹介します。 1. まず、Xiaoyu システムをダウンロードし、デスクトップ コンピュータにシステム ソフトウェアを再インストールします。 2. win7 システムを選択し、「このシステムをインストールする」をクリックします。 3. 次に、win7 システムのイメージのダウンロードを開始します。 4. ダウンロード後、環境をデプロイし、完了後に「今すぐ再起動」をクリックします。 5. コンピュータを再起動すると、[Windows Manager] ページが表示されるので、2 番目のページを選択します。 6. コンピュータのインターフェイスに戻って、インストールを続行します。 7. 完了後、コンピューターを再起動します。 8. 最後にデスクトップが表示され、システムのインストールが完了します。 win7システムのワンクリックインストール
2023-07-16
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php挿入ソート
記事の紹介：:この記事では主に php-insertion sort について紹介します。PHP チュートリアルに興味がある学生は参考にしてください。
2016-08-08
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PHP 構成ファイル php.ini のパスを見つけるグラフィカルな方法、_PHP チュートリアル
記事の紹介：PHP 設定ファイル php.ini のパスを確認する方法を図解で示します。 PHP 設定ファイル php.ini のパスを見つけるためのグラフィカルな方法。最近、一部のブロガーから、php.ini がどのディレクトリに存在するかという質問がありました。または、php.ini を変更しても有効にならないのはなぜですか?上記２つの質問を踏まえると、
2016-07-13
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ファーウェイ、1,200万IOPSパフォーマンスをサポートする2つの新しい商用AI大型モデルストレージ製品を発売
記事の紹介：IT Houseは7月14日、ファーウェイが最近新しい商用AIストレージ製品「OceanStorA310ディープラーニングデータレイクストレージ」と「FusionCubeA3000トレーニング/プッシュハイパーコンバージドオールインワンマシン」をリリースしたと報じた。 AI モデル」、業界モデルのトレーニング、セグメント化されたシナリオ モデルのトレーニングと推論が新たな勢いをもたらします。」 ▲ 画像ソース Huawei IT Home が編集および要約: OceanStorA310 深層学習データ レイク ストレージは、主に基本/業界の大規模モデル データ レイク シナリオを対象としています。収集と前処理からモデルのトレーニングと推論の適用まで、AI プロセス全体で大規模なデータ管理からのデータ回帰を実現します。 OceanStorA310 シングルフレーム 5U は業界最高の 400GB/s をサポートすると公式に発表
2023-07-16
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