コース 中級 11459
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 17742
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 11447
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。
2017-06-06 09:53:46 0 1 727
laravelモデルに名前が定義されていない場合、モデル名は複数名に変更されるのでしょうか?
2017-05-16 16:50:05 0 1 363
php - バイトコードとオペコードとは何ですか?違いは何ですか?
2017-06-05 11:07:43 0 2 713
PHP—Yii2フレームワークをベースにしたアンケート機能の実装
2019-08-22 17:41:19 0 1 1395
コース紹介: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 0 1537
コース紹介:今は AI の季節で、テクノロジー企業はパン屋のパンのような大規模な言語モデルを大量に生産しています。新しいモデルが急速にリリースされ、それを追い続けるのは非常に困難になってきています。しかし、新しいリリースの嵐の中で、残っているモデルはほんのわずかです
2024-06-14 コメント 0 964
コース紹介:大規模言語モデルは自然言語処理分野の重要なテクノロジーであり、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。デコード戦略は、モデルによるテキスト生成の重要な側面の 1 つです。この記事では、大規模な言語モデルにおけるデコード戦略について詳しく説明し、その利点と欠点について説明します。 1. デコード戦略の概要 大規模言語モデルでは、デコード戦略はテキスト シーケンスを生成する方法です。一般的なデコード戦略には、グリーディ サーチ、ビーム サーチ、ランダム サーチなどがあります。貪欲検索は、毎回最も確率の高い単語を次の単語として選択する単純かつ単純な方法ですが、他の可能性は無視される場合があります。ビーム検索では、貪欲検索に幅制限が追加され、最も確率の高い候補単語のみが保持されるため、多様性が高まります。ランダム検索では次の単語がランダムに選択され、より多様な単語が生成されます。
2024-01-22 コメント 0 1261
コース紹介:目次 はじめに なぜ大規模な言語モデルを微調整するのでしょうか?ソリューションの概要 環境のセットアップ Python を使用したトレーニングと微調整 .NET Core への微調整されたモデルの統合 Azure への展開のベスト プラクティス 結論 はじめに 大規模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを理解して生成する機能で広く注目されています。ただし、多くの組織は、汎用モデルでは完全には捕捉できない可能性のある、独自のドメイン固有のデータ セットと語彙を持っています。微調整により、開発者はこれらの大規模なモデルを特定の環境や業界に適応させることができるため、精度と関連性が向上します。この記事では、Python を使用して LLM を微調整し、結果のモデルを .NETCoreC# アプリケーションに統合してデプロイする方法について説明します。
2025-01-14 コメント 0 1003
コース紹介:この記事では、大規模言語モデル (LLM) を評価するために最も広く使用されている信頼性の高い指標について検討します。この記事では、BLEU、ROUGE、METEOR、NIST などのさまざまなカテゴリのメトリクスと、それらが L のパフォーマンスを測定する方法について説明します。
2024-08-13 コメント 0 1105