Meta が立ち上げた Llama3、MistralAI が立ち上げた Mistral および Mixtral モデル、AI21 Lab が立ち上げた Jamba など、おなじみのオープンソースの大規(guī)模言語モデルは、OpenAI の競合相手となっています。ほとんどの場合、モデルの可能性を最大限に引き出すには、ユーザーが獨(dú)自のデータに基づいてこれらのオープンソース モデルを微調(diào)整する必要があります。単一の GPU で Q-Learning を使用して、大規(guī)模な言語モデル (Mistral など) を小規(guī)模な言語モデルに比べて微調(diào)整することは難しくありませんが、Llama370b や Mixtral のような大規(guī)模なモデルを効率的に微調(diào)整することは、これまで課題として殘されています。 。したがって、HuggingFace のテクニカル ディレクター、Philipp Sch 氏は次のように述べています。

TrendForceの調(diào)査レポートによると、AIの波はDRAMメモリとNANDフラッシュメモリ市場に大きな影響を與えています。 5 月 7 日のこのサイトのニュースで、TrendForce は本日の最新調(diào)査レポートの中で、同庁が今四半期 2 種類のストレージ製品の契約価格の値上げを拡大したと述べました。具體的には、TrendForce は當(dāng)初、2024 年第 2 四半期の DRAM メモリの契約価格が 3 ～ 8% 上昇すると予測していましたが、現(xiàn)在は NAND フラッシュ メモリに関しては 13 ～ 18% 上昇すると予測しています。 18%、新しい推定値は 15% ～ 20% ですが、eMMC/UFS のみが 10% 増加しています。 ▲畫像出典 TrendForce TrendForce は、同庁は當(dāng)初、今後も継続することを期待していたと述べた。

Deepseekクラスモデルのローカル微調(diào)整は、コンピューティングリソースと専門知識が不十分であるという課題に直面しています。これらの課題に対処するために、次の戦略を採用できます。モデルの量子化：モデルパラメーターを低精度の整數(shù)に変換し、メモリフットプリントを削減します。小さなモデルを使用してください。ローカルの微調(diào)整を容易にするために、より小さなパラメーターを備えた前提型モデルを選択します。データの選択と前処理：高品質(zhì)のデータを選択し、適切な前処理を?qū)g行して、モデルの有効性に影響を與えるデータ品質(zhì)の低下を回避します。バッチトレーニング：大規(guī)模なデータセットの場合、メモリオーバーフローを回避するためにトレーニングのためにバッチにデータをロードします。 GPUでの加速：獨(dú)立したグラフィックカードを使用して、トレーニングプロセスを加速し、トレーニング時間を短縮します。

1. まず、Edge ブラウザに入り、右上隅にある 3 つの點(diǎn)をクリックします。 2. 次に、タスクバーの[拡張機(jī)能]を選択します。 3. 次に、不要なプラグインを閉じるかアンインストールします。

LaravelEloquentモデルの検索：データベースデータを簡単に取得するEloquentormは、データベースを操作するための簡潔で理解しやすい方法を提供します。この記事では、さまざまな雄弁なモデル検索手法を詳細(xì)に紹介して、データベースからのデータを効率的に取得するのに役立ちます。 1.すべてのレコードを取得します。 ALL（）メソッドを使用して、データベーステーブルですべてのレコードを取得します：useapp \ models \ post; $ post = post :: all（）;これにより、コレクションが返されます。 Foreach Loopまたはその他の収集方法を使用してデータにアクセスできます。

Go 関數(shù)のドキュメントには、潛在的な問題を理解し、エラーを回避するために不可欠な警告と注意事項(xiàng)が含まれています。パラメータ検証の警告: パラメータの有効性を確認(rèn)してください。同時実行の安全性に関する考慮事項(xiàng): 関數(shù)のスレッドの安全性を示します。パフォーマンスに関する考慮事項(xiàng): 関數(shù)の計(jì)算コストやメモリ使用量が高いことを強(qiáng)調(diào)します。戻り値の型の注釈: 関數(shù)によって返されるエラーの種類を説明します。依存関係に関する注: 関數(shù)に必要な外部ライブラリまたはパッケージをリストします。非推奨の警告: 関數(shù)が非推奨であることを示し、代替手段を提案します。

CでのハイDPIディスプレイの取り扱いは、次の手順で達(dá)成できます。1）DPIを理解してスケーリングし、オペレーティングシステムAPIを使用してDPI情報(bào)を取得し、グラフィックスの出力を調(diào)整します。 2）クロスプラットフォームの互換性を処理し、SDLやQTなどのクロスプラットフォームグラフィックライブラリを使用します。 3）パフォーマンスの最適化を?qū)g行し、キャッシュ、ハードウェアアクセラレーション、および詳細(xì)レベルの動的調(diào)整によりパフォーマンスを改善します。 4）ぼやけたテキストやインターフェイス要素などの一般的な問題を解決し、DPIスケーリングを正しく適用することで解決します。

分散システム設(shè)計(jì)時の Go 言語の落とし穴 Go は、分散システムの開発によく使用される言語です。ただし、Go を使用する場合は注意すべき落とし穴がいくつかあり、システムの堅(jiān)牢性、パフォーマンス、正確性が損なわれる可能性があります。この記事では、いくつかの一般的な落とし穴を調(diào)査し、それらを回避する方法に関する実踐的な例を示します。 1. 同時実行性の過剰使用 Go は、開発者が並行性を高めるためにゴルーチンを使用することを奨勵する同時実行言語です。ただし、同時実行性を過剰に使用すると、ゴルーチンがリソースをめぐって競合し、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドが発生するため、システムが不安定になる可能性があります。実際のケース: 同時実行性の過剰な使用は、サービス応答の遅延とリソースの競合につながり、CPU 使用率の高さとガベージ コレクションのオーバーヘッドとして現(xiàn)れます。