コース 中級 10951
コース紹介:「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17018
コース紹介:「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
コース 上級 10715
コース紹介:「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 689
2023-09-05 14:46:42 0 1 624
CSS グリッド: 子コンテンツが列幅をオーバーフローした場合に新しい行を作成する
2023-09-05 15:18:28 0 1 525
AND、OR、NOT 演算子を使用した PHP 全文検索機能
2023-09-05 15:06:32 0 1 474
2023-09-05 15:34:44 0 1 715
コース紹介:事前トレーニング済み言語モデル (PLM) には豊富な知識が含まれていることが、ますます多くの研究で証明されており、さまざまなタスクに対して、適切なトレーニング方法を使用して PLM を活用することで、モデルの機能をより向上させることができます。 Text-to-SQL タスクでは、現在の主流のジェネレーターは構文ツリーに基づいており、SQL 構文用に設計する必要があります。最近、NetEase Interactive Entertainment AI Lab は広東外国語大学およびコロンビア大学と提携し、事前トレーニング済み言語モデル T5 の事前トレーニング方法に基づいた 2 段階のマルチタスク事前トレーニング モデル MIGA を提案しました。 MIGA は、事前トレーニング段階で 3 つの補助タスクを導入し、それらを統合生成タスク パラダイムに編成します。これにより、すべての Text-to-SQL データ セットを統合できます。
2023-04-13 コメント 0 1239
コース紹介:今年の大規模言語モデルの急速な開発により、BERT のようなモデルは「小規模」モデルと呼ばれるようになりました。 Kaggle の LLM 科学試験コンテストでは、deberta を使用しているプレイヤーが 4 位に入賞するという素晴らしい成績を収めました。したがって、特定のドメインやニーズでは、必ずしも大規模な言語モデルが最適なソリューションとして必要なわけではなく、小規模なモデルにも適した場所があります。したがって、今日紹介するのは、2022 年に Microsoft Research が ACM で発表した論文 PubMedBERT です。このモデルは、ドメイン固有のコーパスを使用して、BERT を最初から事前学習します。論文の主なポイントは次のとおりです。ラベルのないテキストが大量に含まれる特定のドメイン (生物医学など、最初から事前トレーニングされたもの)
2023-11-27 コメント 0 1148
コース紹介:ChatGPTPHP 技術分析: 事前トレーニング済みモデルを使用してインテリジェントなチャット アプリケーションを構築する方法 今日の情報化時代において、インテリジェントなチャット アプリケーションは日常生活とビジネスに不可欠な部分になっています。スマート チャット アプリケーションは、ユーザーが自然言語でコミュニケーションし、質問や提案に対してリアルタイムで回答できるようにします。最近オープンソースになった ChatGPT プロジェクトは、インテリジェントなチャット アプリケーションを構築する効果的な方法を提供します。この記事では、PHP プログラミング言語と事前トレーニング済みモデルを組み合わせてインテリジェントなチャット アプリケーションを構築し、提供する方法を詳しく紹介します。
2023-10-24 コメント 0 1024
コース紹介:事前トレーニング時代に入ってから、視覚認識モデルの性能は急速に発展しましたが、敵対的生成ネットワーク (GAN) などの画像生成モデルは遅れを取っているようです。通常、GANのトレーニングは教師なしでゼロから行われるため、時間と労力がかかり、大規模な事前トレーニングでビッグデータから学習した「知識」が活用されないのがデメリットではないでしょうか。さらに、画像生成自体が、現実世界の視覚現象における複雑な統計データを取得してシミュレートできる必要があり、そうでない場合、生成された画像は物理世界の法則に準拠せず、すぐに「偽物」であると識別されてしまいます。一目。事前トレーニングされたモデルは知識を提供し、GAN モデルは生成機能を提供します。この 2 つの組み合わせは素晴らしいものになる可能性があります。問題は、どの事前トレーニング済みモデルとそれらをどのように組み合わせることで GAN モデルの生成能力を向上できるかということです。
2023-05-11 コメント 0 1381
コース紹介:現在のシーケンス モデリング タスクにおいて、Transformer は最も強力なニューラル ネットワーク アーキテクチャであると言えます。また、事前トレーニングされた Transformer モデルは、プロンプトを条件として使用したり、コンテキスト内学習を使用して、さまざまな下流タスクに適応したりできます。大規模な事前トレーニング済み Transformer モデルの汎化能力は、テキスト補完、言語理解、画像生成などの複数の分野で検証されています。昨年以来、オフライン強化学習 (オフライン RL) をシーケンス予測問題として扱うことで、モデルがオフライン データからポリシーを学習できることを証明する関連研究が行われてきました。しかし、現在のアプローチは、学習を含まないデータからポリシーを学習するか、
2023-04-12 コメント 0 1738