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PaintsUndo: A Base Model of Drawing Behaviors in Digital Paintings Showcases (still images are inputs; videos are outputs) Other Domains (still images are inputs; videos are outputs) One Input Multiple Outputs (still images are inputs; videos are outputs) Extracting Coarse Sketches Input Coarse Very Coarse Extremely Coarse Interpolate from External Sketches Origin Anime2Sketch's output Interpolati
―過ぎ去りしギアナにて……… 掌門「ガンダムファイトは正しき道か………」 暗闇に響く声 それは闇の中で淡く灯る道標のようにも聞こえる 掌門「その答えをお主たち、姉弟に問いたい………」 掌門の前に座している二人の弟子 姉弟子「………………」 弟弟子「………………」 だが、二人の弟子からは答えは無い 掌門「ガンダムファイトも幾つもの大会が過ぎた………できれば私自身で答えを見極めたかったが………」 掌門の悲しげな呟きを遮るように答える姉弟子 姉弟子「ならば、私が師匠の目となりガンダムファイトを見てまいりましょう」 その言葉には掌門を労わる愛情と決意が満ちている 掌門「お前が行ってくれるか?」 姉弟子「はい」 弟弟子「では、私もお供を」 姉弟子「いや、お前は残って掌門のお世話を」 弟弟子に優しく言葉をかける姉 弟弟子「ですが………」 互いを思う二人の言葉に微笑み喜ぶ掌門 掌門「いや、そうしてもらえ
こんにちは AIチームの戸田です 今回は先月スタンフォード大学が発表した新しいParameter-efficient fine-tuning(PEFT)のReFTを試してみたいと思います。 PEFT PEFTはLLMのような大規模な事前学習済みのニューラルネットワークのモデルを、効率的にfine-tuningする手法の総称です。モデル全体ではなく一部のパラメータだけを更新することで計算コストを大幅に削減できる上に、Full fine-tuning(モデル全体を学習)するのと同等の性能を達成することができると言われています。代表的なものにLow-Rank Adaptation(LoRA)が挙げられます。 ReFT Representation Finetuning (ReFT)は、LoRAとよく似たPEFT手法です。違いは、LoRAがモデルの重みを部分的に更新するのに対し、ReFTはモデルの
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