기사 소개：5월 15일 본 사이트의 소식에 따르면, 오늘 오전 바이트댄스는 2024년 춘계 화산엔진 힘 컨퍼런스에서 자사의 대형 빈백 모델이 외부 서비스를 정식 출시했다고 공식 발표했습니다. 보도에 따르면 빈백 대형 모델에는 빈백 유니버설 모델 프로, 빈백 유니버설 모델 리티, 빈백 롤플레잉 모델, 빈백 음성 합성 모델, 빈백 음성 재생 모델, 빈백 음성 인식 모델, 빈백·빈센트 등이 포함된다. 다이어그램 모델, 빈백 ・FunctionCall 모델. 관계자에 따르면 이번 컨퍼런스는 'AI 성장 기회, 새로운 AI 응용 패러다임, 강력한 AI 컴퓨팅 파워 호위' 등 3개 장으로 구성된다. 바이트댄스는 자체 개발한 대형 모델 출시에 이어 볼케이노 엔진 대형 모델 서비스 플랫폼인 볼케이노 아크(Volcano Ark)도 대대적인 업그레이드를 진행할 예정이라고 밝혔다. 같은

2024-06-02 논평 0  401

기사 소개：모델 증류 및 가지치기(pruning)는 매개변수와 계산 복잡성을 효과적으로 줄이고 운영 효율성과 성능을 향상시키는 신경망 모델 압축 기술입니다. 모델 증류는 더 큰 모델에서 더 작은 모델을 훈련하고 지식을 전달함으로써 성능을 향상시킵니다. 가지치기는 중복 연결과 매개변수를 제거하여 모델 크기를 줄입니다. 이 두 가지 기술은 모델 압축 및 최적화에 매우 유용합니다. 모델 증류 모델 증류는 더 작은 모델을 훈련하여 큰 모델의 예측력을 복제하는 기술입니다. 큰 모델을 '교사 모델', 작은 모델을 '학생 모델'이라고 합니다. 교사 모델은 일반적으로 더 많은 매개변수와 복잡성을 가지므로 훈련 및 테스트 데이터에 더 잘 맞습니다. 모델 증류에서 학생 모델은 더 작은 모델에서 더 나은 성능을 달성하기 위해 교사 모델의 예측된 동작을 모방하도록 훈련됩니다.

2024-01-23 논평 0  744

기사 소개：9월 1일 뉴스에 따르면, Tesla는 오늘 Model S와 Model X 모델의 가격을 대대적으로 조정하여 소비자에게 더욱 매력적인 자동차 구매 기회를 제공했다고 공식 발표했습니다. 테슬라 모델 S 모델 중 듀얼 모터 사륜구동 버전의 가격은 기존 80만8900위안에서 현재 69만8900위안으로 최대 11만위안 인하됐다. 모델 SP레이드의 최고 성능 버전 가격도 기존 102만8900위안에서 현재 82만8900위안으로 20만위안 인하됐다. 테슬라 SUV 모델X 가격이 조정됐다. 듀얼 모터 사륜구동 버전의 가격은 898,900위안에서 738,900위안으로 16달러 인하됐다.

2023-09-09 논평 0  1017

기사 소개：: Ecos 모델: 모델 명명 규칙 {$app_id}_mdl_{$mod_path} 예: 모델: b2c_mdl_cart_objects $app_id = b2c $mod_path = cart/objects.php 모델 저장 위치 app/{$app_id}/model/{mod_path}/ 예: b2c_mdl_cart_objects 저장 위치: app/b2c/model/ca

2016-07-28 논평 0  1038

기사 소개：Tesla는 최근 Model S와 Model X 모델의 가격을 조정했다고 발표했습니다. 이 소식은 9월 1일에 나왔습니다. 이러한 움직임은 전기 자동차에 관심이 있는 소비자들에게 자동차 구매 결정에 일정한 영향을 미칠 수 있습니다. Tesla가 공개한 정보에 따르면 Model S 시리즈의 가격이 조정되었습니다. 휠 드라이브 버전은 698,900위안부터 시작하고 모델 SPlaid 3모터 4륜 구동 버전은 828,900위안부터 시작됩니다. 동시에 모델 가격도

2023-09-01 논평 0  1028

기사 소개：$model->relation()과 $model->relation 이해하기 Laravel에서 $model->relation() 및 $model->relation 구문은 종종...

2024-11-01 논평 0  450

기사 소개：개념적 모델과 관계형 모델은 데이터베이스 설계에 일반적으로 사용되는 두 가지 모델입니다. 개념적 모델은 엔터티 간의 개념적 관계를 설명하는 데 사용되는 반면, 관계형 모델은 데이터베이스에 실제로 저장된 데이터 간의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 데이터베이스 설계에서는 일반적으로 개념적 모델을 관계형 모델로 변환하는 것이 중요한 과정입니다. 이 프로세스에는 개념적 모델의 엔터티를 관계형 모델의 테이블로 변환하고, 개념적 모델의 관계를 관계형 모델의 외래 키 제약 조건으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 이러한 과정을 통해 데이터베이스의 구조가 개념 모델 간의 관계와 일치하는지 확인할 수 있어 데이터의 효과적인 저장 및 질의가 가능해진다. 개념적 모델을 관계형 모델로 변환하는 과정은 주로 다음 단계로 구성됩니다: 1. 엔터티와 속성을 식별합니다. 개념적 모델의 엔터티는 사람과 같이 독립적으로 존재하는 사물을 나타냅니다.

2024-01-22 논평 0  1189

기사 소개：6월 1일 뉴스에 따르면, 테슬라는 소비자 유인을 위해 일련의 판매 촉진 조치를 취했다. 경제적 불확실성, 치열한 경쟁, 페이스리프트된 주요 모델 출시에 직면한 Tesla는 미국 시장 재고 중 일부 새로운 Model 3 전기 자동차에 대한 할인을 늘리고 Model Y와 같은 다른 모델에도 할인을 제공했습니다. 테슬라 공식 홈페이지에 따르면 캘리포니아 재고 모델 중 신형 모델 3의 가격은 4만2060달러로 새로 주문한 모델보다 2680달러 저렴하다. 이 할인은 2주 전에 판매되었던 $1,300 할인의 두 배입니다. 또한 Tesla는 일부 Model Y 모델에 대해 거의 600달러에 달하는 할인을 재개했으며, 일부 고가의 Model X 및 Model S 차량도 할인했습니다.

2023-06-02 논평 0  670

기사 소개：모델 해석 가능성은 사람들이 기계 학습 모델의 결정 규칙과 예측 결과를 이해할 수 있는 정도를 나타냅니다. 여기에는 모델의 의사 결정 프로세스와 모델이 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다. 모델 해석성은 사람들이 모델의 한계, 불확실성 및 잠재적 편향을 이해하는 데 도움을 주어 모델의 신뢰도와 신뢰성을 향상시키기 때문에 기계 학습 분야에서 중요한 주제입니다. 모델의 결정 규칙을 이해함으로써 사람들은 다양한 상황에서 모델의 성능을 더 잘 평가하고 그에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 모델 해석성은 사람들이 모델의 오류나 편향을 발견하고 모델 개선 방향을 제시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 모델의 해석성을 향상시키는 것은 머신러닝의 적용과 개발에 있어서 매우 중요한 의미를 갖습니다. 다음은 일부입니다

2024-01-22 논평 0  1496

기사 소개：인공지능의 급속한 발전으로 인해 모델의 복잡성은 점점 더 높아지고 있으며, 자원의 사용도 증가하고 있습니다. PHP에서는 모델 융합과 모델 압축을 어떻게 수행하는가가 화두가 되었습니다. 모델 융합은 여러 단일 모델을 융합하여 전반적인 정확성과 효율성을 향상시키는 것을 의미합니다. 모델 압축은 모델의 크기와 계산 복잡성을 줄여 모델 저장 공간과 컴퓨팅 리소스를 절약합니다. 이 기사에서는 PHP에서 모델 융합 및 모델 압축을 수행하는 방법을 소개합니다. 1. 모델 융합 PHP에는 일반적으로 사용되는 두 가지 모델 융합 방법이 있습니다.

2023-05-23 논평 0  1297

기사 소개：생성 모델과 판별 모델은 기계 학습에서 두 가지 중요한 모델 유형으로 분류 및 회귀 작업에서 서로 다른 방법과 특성을 갖습니다. 생성 모델 생성 모델은 입력 데이터와 레이블 간의 결합 확률 분포 P(X,Y)를 학습하고 베이지안 공식을 통해 조건부 확률 분포 P(Y|X)를 계산하여 예측을 시도합니다. 생성 모델은 입력에 대한 레이블의 영향을 표현할 수 있을 뿐만 아니라 입력 데이터의 분포도 설명할 수 있습니다. 일반적인 생성 모델에는 GMM(Gaussian Mixture Model), NaiveBayesClassifier(NaiveBayesClassifier), HMM(Hidden Markov Model) 및 GAN(Generative Adversarial Network) 등이 포함됩니다. 생성 모델은 데이터 분포를 학습하여 새로운 샘플을 생성할 수 있으며 강력한 생성 기능을 갖추고 있습니다.

2024-01-23 논평 0  593

기사 소개：앙상블 방법은 기계 학습에서 일반적으로 사용되며 여러 모델을 결합하여 분산을 줄이고 정확성과 견고성을 향상시킬 수 있습니다. NLP 분야에서 앙상블 방법은 다양한 모델의 장점을 최대한 활용하고 단점을 극복할 수 있습니다. GPT, BERT 및 RoBERTa의 통합을 활용하여 각각의 강점을 최대한 활용하고 약점을 상쇄할 수 있습니다. 앙상블 모델을 훈련함으로써 각 모델 출력의 가중치를 최적화하여 다양한 NLP 작업에서 최첨단 성능을 달성할 수 있습니다. 이 방법은 다양한 모델의 특성을 종합적으로 활용하여 전반적인 성능을 향상시키고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. GPT 대 다른 모델 GPT는 강력하고 널리 사용되는 NLP 모델이지만 BERT, RoBERTa 및 XLNe와 같은 다른 모델도 사용할 수 있습니다.

2024-01-23 논평 0  1227

기사 소개：모델 증류는 크고 복잡한 신경망 모델(교사 모델)의 지식을 작고 간단한 신경망 모델(학생 모델)로 전달하는 방법입니다. 이를 통해 학생 모델은 교사 모델로부터 지식을 얻을 수 있으며 수행능력과 일반화 수행능력이 향상된다. 일반적으로 대규모 신경망 모델(교사 모델)은 훈련 중에 많은 컴퓨팅 리소스와 시간을 소비합니다. 이에 비해 작은 신경망 모델(학생 모델)은 더 빠르게 실행되고 계산 비용이 더 낮습니다. 모델 크기와 계산 비용을 작게 유지하면서 학생 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델 증류 기술을 사용하여 교사 모델의 지식을 학생 모델로 전달할 수 있습니다. 이 전이 과정은 교사 모델의 출력 확률 분포를 학생으로 취함으로써 달성될 수 있습니다.

2024-01-22 논평 0  919