Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to it. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document AI Warehouse was accidentally published publicly to a code repository for the c
import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from llava.model.builder import load_pretrained_model if __name__ == "__main__": vlm_model_name = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" vlm_tokenizer, vlm_model, image_processor, context_len = load_pretrained_model( model_path=vlm_model_name, model_base=None, model_name="llava-v1.5-7b", load_bf16=True, device_map="cpu", device="cpu" )
はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で、大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします。24年3月現在、協力者も募集中です。 リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので、それを走らせてみます。 ※24/3/5時点で、まだレポジトリ内に、工事中の箇所が多々、あります。 このリポ上では、事前学習ー事後学習ー評価まで、一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※。 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが、今回は手持ちのubuntuを使います。 Dockerはお手軽な一方で、スパコン上で使うと、どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので、condaで作ります(とはいえ、pipしか使わないので、pyenvでもいけると思います)。 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク
OpenAI aims to restrict harmful uses of AI like misinformation while enabling beneficial ones.Demand for AI compute power will drive breakthroughs in fusion, solar and energy storage.AI will augment and enhance human productivity more than replace jobs.OpenAI seeks partnerships with news publishers to properly attribute content.Advanced AI may discover new scientific knowledge and even do AI resea
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
マルチクラウド展開にまつわる既成概念を覆すより データ転送では、特に長距離の場合にレイテンシ(遅延)が問題になることがありますが、現在はすべてのクラウド・プロバイダーがそれぞれの物理インフラストラクチャを互いの近くに配置(専門用語では「コロケーション」)しているため、これはさほど問題となりません。この近接性(場合によっては同一コロケーション施設内の別の部屋)は、クラウド間のレイテンシがミリ秒単位であることを意味します。それに加え、クラウド・データセンター・リージョンは世界中で増加しており、クラウド・リージョン間の距離は縮まっています。 という事で、レイテンシ(遅延)について、まとめてみてみます。 ■ Agenda レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅) レイテンシと TCP の動作 帯域幅遅延積(Bandwidth-Delay Product) TCP Window Size の調整と
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