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komalsinghblog24chem.tistory.com komalsinghblog24chem Global Steel Mesh Reinforced HDPE Pipes Market Research Report 2024-2030(Status and Outlook) The global Steel Mesh Reinforced HDPE Pipes market was valued at US$ million in 2023 and is projected to reach US$ million by 2030, at a CAGR of % during the forecast period. The USA market for Global Steel Mesh Reinforced HDPE Pipes market is estimated to increase from USD million in 2023 to... 2024.05.30 블로그 검색 더보기 heygeronimo.tistory.com 자연어천재만재 [논문이해] MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training 오타 교정 : 비록 본 논문은 Apple 에서 작성하였으나, 오타가 여러 군데 보여서 부득이하게 교정하고 시작하겠다. 물론 내 식견이 모자랄 확률이 가장 클테니 이상이 있다면 알려주시면 감사드리겠습니다. 5페이지 일부 논문 5페이지 일부 [수정 전]In particular, we create DataCompDR-1B and DataCompDR-12M by reinforcing DataComp-1B and DataCompDR-12M.[수정 후]In particular, we create DataCompDR-1B and DataCompDR-12M 3줄 요약 강화학습인 줄 알았는데, 그냥 성능 좋은 모델(teacher model)의 지식을 흡수하는 논문 이미지 및 텍스트 증강, teacher model embedding 추출, teacher model 유사도 따라잡기 (KL-divergence Loss) 사용 참신한 발상보다는 기존 기법을 적절히 활용한 실험/경험을 담아 진짜 모바일에서 (아이폰) 실험한 논문 (개인적으로 강화학습이라고 하니, RLHF처럼 기발한 방법론이 담겼을까 기대했던 것 같다. 아니, 애플인데 기대할 수 있잖아? MobileCLIP 이라는 이름에 강화학습 더해지면 초록 현재 text-to-image 분야엔 이미 뛰어난 모델들이 많음 그런데 상당한 메모리와 latency 가 필요해서 mobile device 에서 사용하기엔 무리가 있다 그래서 우리가 multi-modal reinforced training 을 통해서 효율적이면서도 성능도 뛰어난 모델을 만들었다 방법론 (미리 말하자면, 진짜 별 거 없음. 기존 데이터셋에서 텍스트는 captioning model 로 증강하고, 이미지는 augmentation 기법들 써서 증강함. 그리고 teacher model, 즉 기존에 잘하는 모델들을 통해서 임베딩을 미리 저장해둠. 그래야 student model 학습할 때 teacher embedding 만 있으면 teacher model 의 유사도를 알 수 있으니까. 학습할 때 teacher model 의 유사도 행렬도 KL-divergence Loss 를 통해 따라함. 이게 끝임.) Knowledge D 9 현재 text-to-image 분야엔 이미 뛰어난 모델들이 많음 그런데 상당한 메모리와 latency 가 필요해서 mobile device 에서 사용하기엔 무리가 있다 그래서 우리가 multi-modal reinforced training 을 통해서 효율적이면서도 성능도 뛰어난 모델을 만들었다 Datacomp 논문리뷰 Knowledge Distillation RepVGG FastViT MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training MobileCLIP text-to-image Retrieval Multi-Modal Reinforced Training Multi-Modal Retrieval 2024.03.20 shreechem24.tistory.com shreechem24 Global Glassfiber Reinforced Epoxy Pipe Market Research Report 2024(Status and Outlook) The Global Glassfiber Reinforced Epoxy Pipe Market Size was estimated at USD 1927.03 million in 2023 and is projected to reach USD 2657.07 million by 2029, exhibiting a CAGR of 5.50% during the forecast period. The USA market for Global Glassfiber Reinforced Epoxy Pipe market is estimated to... 2024.05.16 cafe.daum.net 캠핑 밀리터리 REINFORCED TAPE 13 US 미 종이 테이프 입니다 사용할 만큼 길이 절단 하여 물에 5분 정도 담궜다가 붙이면 됩니다 *새상품 *12개 입고 *길이 13.7m *폭 8cm 가격 (1개) 7천원 택배선불시 3천5백원 안녕하세요 1개 구입합니다 네 합배송 부탁드립니다 감사합니다 2024.02.08 카페 검색 더보기 chanmuzi.tistory.com chanmuzi <RL, Fine-Tuning> [ByteDance] ReFT - Reasoning with Reinforced Fine-Tuning (2024.01) 1. Introduction 지금까지 수학 문제를 푸는 모델을 만드는 가장 좋은 방식은 Chain-of-Thougt (CoT) annotations를 활용하여 Supervised Fine-Tuning 하는 것으로 알려져 있습니다. 그런데 일반적으로 이런 데이터는 질문 하나당 한 개의 annotation만 존재하므로 일반화 성능이 떨어질 수밖에 없다는 문제점을 안고 있습니다. CoT와 같은 형태의 annotation은 만들기도 쉽지 않지만, 한 문제에 대해 여러 답변이 존재할 수 있다는 가능성이 배제되고 있는 추가적인 문제가 발생하고 있는 것이죠. 본 논문에서는 2. Related Work Math Problem Solving Python program as CoT prompt, increasing the amount of CoT data Reinforcement Learning PPO, Direct Preference Optimization (DPO), Identity Preference Optimization (IPO), Kahneman-Tversky Optimization (KTO) 3. Method 위에서 설명한 것처럼 Warm-up과 Reinforcement Learning, 두 단계로 구성됩니다. 여기에 사용되는 개념들이 상당히 많고 복잡한데, 자세한 이해를 원하시는 경우 논문을 직접 참고하시는 게 좋을 것 같습니다. (이걸 다 정리하다가는 시간이 너무 많이 날아가는 관계로 간단히 포인트만 정리하고 넘어가고자 합니다) Warm-up (question, CoT)의 튜플로 구성된 $(x, e)$ 데이터셋을 사용해 policy를 fine-tuning 합니다. policy $\pi_{\theta}(\cdot |s_{t})$에서 $ 4. Experiments Datasets GSM8K, SVAMP: 정답이 숫자(값)인 벤치마크입니다. MathQA: 여러 개 선택지(ABCD) 중에 하나를 고르는 형태의 벤치마크 입니다. GPT-3.5-turbo few-shot prompting N-CoT, P-CoT annotation을 둘 다 획득 (자연어, 프로그래밍어) Baseline ReFT with SFT vs self-training Offline Self-Training (Offline-ST), Self-Training (Online-ST) Models Galactica-6 5. Insights 가장 먼저 든 생각은 '강화학습 공부 좀 해야겠다..'였습니다. 사실 RLHF가 주목을 받았을 때 미리 잘 해뒀으면 좋을 것을 많이도 미뤄왔네요.. 개인적으로 개선 여지가 많은 포인트는 reward hacking이라고 생각합니다. 논문에서 limitation으로 언급했던 것처럼, sampling된 CoT들이 정답에 해당하는지 아닌지는 최종 결과만 가지고 판단하다보니 중간에 잘못된 내용이 포함되어도 이를 걸러내지 못하는 문제점이 있습니다. 가장 단순하게는 뭐 중간 과정도 타당한지를 확인할 수 있도록 decomposition하고 off 6 지금까지 수학 문제를 푸는 모델을 만드는 가장 좋은 방식은 Chain-of-Thougt (CoT) annotations를 활용하여 Supervised Fine-Tuning 하는 것으로 알려져 있습니다. 그런데 일반적으로 이런 데이터는 질문 하나당 한 개의 annotation만 존재하므로 일반화 성능이 떨어질 수밖에 없다는 문제점을 안고 있습니다. CoT와 같은 형태의 annotation은 만들기도 쉽지 않지만, 한 문제에 대해 여러 답변이 존재할 수 있다는 가능성이 배제되고 있는 추가적인 문제가 발생하고 있는 것이죠. 본 논문에서는 NLP PPO reinforcement learning paper review LLM ByteDance ReFT Reinforced Fine-Tuning 2024.01.30 <RLHF> Reinforced Self-Training (ReST) for Language Modeling (2023.08) duawua.tistory.com 두아의정보 철근콘크리트(reinforced concrete, RC)의 정의 및 장점, 단점 1. 철근콘크리트(reinforced concrete, RC)의 정의 철근콘크리트(reinforced concrete)는 현재 토목이나 건축 구조물에서 가장 많이 사용되는 건설용 재료입니다. 시멘트(cement)와 골재 그리고 물을 적절히 배합하여 시간을 두고 굳게만든 콘크리트(concrete)의 내부에 강재인 철근(steel bar)을 배치하여 두 재료가 일체가 되어서 외부에서 가해지는 하중에 대해 견딜 수 있게 만든 합성 재료입니다. 철근과 콘크리트 두 재료의 재료적인 특징을 이해하기 위해 직사각형 단면의 콘크리트와 그 하단부에 철근을 배치한 단순 보의 중앙에 집중하중이 작용할 때의 거동을 살펴보 2. 철근콘크리트의 장점 구조재료로서 철근콘크리트가 갖는 장점은 다음과 같습니다. ① 재료 특성을 효율적으로 활용한 경제적인 구조물입니다. 즉, 콘크리트는 압축응력에 저항하고 철근은 인장응력에 저항하도록 만든 구조물입니다. ② 내구성이 좋습니다. 즉, 기상 및 환경변화에 대한 저항성이 양호합니다. 콘크리트의 균열이 없다면 충분한 깊이에 매입된 철근은 거의 부식하지 않습니다. ③내화성이 좋습니다. 즉, 화재 발생으로 콘크리트 부재가 가열되어도 콘크리트의 단열 작용에 의해 소정의 피복두께를 확보하고 있으면 콘크리트 내에 배급된 철근... 3. 철근콘크리트의 단점 철근콘크리트가 다른 구조재료와 비교해서 불리한 단점은 다음과 같습니다. ① 콘크리트의 단위중량이 크기 때문에 장경간의 교량이나 연약지반의 구조물에는 자중이 증가하게 되어 강재 등에 비해 불리한 점으로 작용합니다. ② 인장응력, 크리크, 건조수축 등으로 균열이 발생하기 쉽습니다. 어느 한도 이상의 균열이 발생하면 균열을 통해 침입한 습기에 의해 철근이 부식할 수 있으며 동결 현상에 따른 팽창으로 균열을 촉진하게 됩니다. 따라서 시공 시에 균열 방지를 위한 세심한 주의가 요구되며 사용 중에도 균열에 대한 유지... 2 철근콘크리트(reinforced concrete)는 현재 토목이나 건축 구조물에서 가장 많이 사용되는 건설용 재료입니다. 시멘트(cement)와 골재 그리고 물을 적절히 배합하여 시간을 두고 굳게만든 콘크리트(concrete)의 내부에 강재인 철근(steel bar)을 배치하여 두 재료가 일체가 되어서 외부에서 가해지는 하중에 대해 견딜 수 있게 만든 합성 재료입니다. 철근과 콘크리트 두 재료의 재료적인 특징을 이해하기 위해 직사각형 단면의 콘크리트와 그 하단부에 철근을 배치한 단순 보의 중앙에 집중하중이 작용할 때의 거동을 살펴보 철근 콘크리트 rc 토목 철근콘크리트 토목공학과 2024.03.05 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 정찬승 건강 분야 크리에이터 A Psychiatrist's Reflection on - Trauma-Informed Disaster Report Training 15 representing the potential for positive change in Korean journalism towards trauma awareness and empathy. My experience during this training has reinforced my belief in the power of trauma-informed, compassionate reporting to heal and unify. I am grateful to all the journalists, trainers... 언론 트라우마 재난 2024.03.24 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com lfbjmbspaceframe lfbjmbspaceframe - 카카오스토리 for a small-scale industrial building, it takes only 45 days to 2 months, while for a reinforced concrete building, it takes about 8 to 2 months. 2.good seismic performance Since the space frame... 2024.02.07 카카오스토리 검색 더보기 건강 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Reinforced Concrete Design 저자 Wang Chu-Ka... 출간 1997.11.1. 도서 31,500원 Reinforced Concrete Design 저자 Wang Chu-Kai 출간 1997.11.1. 도서 31,500원 Plasticity in Reinforced Concrete 저자 Chen Wai-Fah 출간 2007.1.29. 도서 75,890원 Cellulose-Reinforced Nanofibre Composites 저자 Jawaid Moha... 출간 2017.6.22. 도서 380,980원 Reinforced Concrete Mechanics and Design 저자 MacGregor 출간 2009.8.24. Seismic Design of Reinforced Concrete Buildings 저자 McGraw-Hill... 출간 2014.10.28. 도서 138,700원 Porous Lightweight Composites Reinforced with Fibrous Structures 저자 Yang Yiqi (... 출간 2017.1.11. Marine Applications of Advanced Fibre-Reinforced Composites 저자 J Graham-Jo... 출간 2015.10.21. 도서 317,330원 STANDARD SPECIFICATION FOR REINFORCED CONCRETE WORK JASS 5 英文版 저자 日本建築學會/編集 출간 2015.9.7. 도서 41,740원 Failure Criteria for Reinforced Soils & Analysis of Reinforced Soil 저자 ZhaoA 출간 2010.8.24. 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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