100.daum.net백과사전수업학습자가 특정한 수업목표를 달성할 수 있도록 시행, 조정하는 과정. 수업목표·학습자·수업절차와 평가 등의 구성 요소로 이루어지는데, 각각의 구성 요소에 대한 관점에 따라 과정의 설계와 평가 방법들이 달라진다. 수업 모형은 수업 목표를 적절하고 ...백과사전 검색 더보기출처: 다음백과
muni-dev.tistory.com공부하는 무니Generative Representational Instruction Tuning15Abstract 자연어 처리에서 생성(generation)과 임베딩(embedding) 작업을 모두 다룰 수 있는 새로운 방법인 GRIT(Generative Representational Instruction Tuning)에 대해 설명하고 있습니다. 기존의 언어 모델들은 주로 생성이나 임베딩 중 한 가지 작업에서만 좋은 성능을 보였습니다. 하지만 GRIT은 명령어...2024.05.19블로그 검색 더보기g3lu.tistory.com굴러가는 분석가의 일상[논문리뷰] Visual Instruction Tuning (LLaVA)9대해 질의응답을 하고 대화를 하는데 한계가 있습니다. 이에 논문의 저자들은 LLM과 Visual Encoder를 결합하여 Image 기반의 질의응답이 가능한 Visual Instruction Tuning을 제시하였으며, 본 논문의 Contribution은 아래와 같습니다. Multimodal istruction-following data : 이미지-텍스트 Instruction-following...deep learningnlpLLMLLaVAvisual instruction tuning2024.04.28tjddms9376.tistory.com백성은Scaling Instruction-Finetuned Language Models (FLAN 논문 리뷰)14[논문 링크] https://arxiv.org/pdf/2210.11416 이번엔 instruction fine-tuning을 사용하여 FLAN이라는 모델을 만든 논문을 리뷰해보고자 한다. 개인적으로 이 논문을 읽었을 때는, GPT-2 논문 이후에 제시된 GPT-3 논문과 비슷한 느낌을 받았다. 이전에 제시된 Flan에서 조금 더 scaling된 Flan을 제시한 것에서...AI인공지능instructionFlanFinetuning2024.05.04jwk0302.tistory.comSteady & Persistent[Computer Architecture] Lecture 7: Instruction Structure and Addressing Mode25다른 입문서에서는 알려주지 않았던 진짜 컴퓨터 공학 지식을 만나보세요! 👨🏫 누구를 위한 강의인가요? - www.youtube.com 1. Insturction의 구조 Instruction의 구조 Opcode: 연산 코드, 수행할 연산 Operand: 연산에 사용될 데이터 or 연산에 사용될 데이터가 저장된 위치 1.1) Operand 연산에 사용될 데이터 혹은...2024.05.09juniboy97.tistory.com평범한 필기장[평범한 학부생이 하는 논문 리뷰] InstructAny2Pix : Flexible Visual Editing via Multimodal Instruction Following22https://arxiv.org/abs/2312.06738 InstructAny2Pix: Flexible Visual Editing via Multimodal Instruction Following The ability to provide fine-grained control for generating and editing visual imagery has profound implications for computer vision and its applications. Previous works have explored...instructany2pix2024.05.27통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기알바트로스IT 분야 크리에이터LLaMA 생태계 탐험하기(1)1. Alpaca : 스텐포드 대학교에서 단돈 500달러로 만든 가성비 모델Alpaca (논문 : Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model)은 Stanford 대학교에서 LLaMA 모델을 미세조정(fine-tuning) 하여 개발한 Instruct-following 언어모델입니다. Instruct-following이란 사용자의 다양한 요청이 담긴 지시사항(Instruction)에 대하여 모델이 사용자의 의도를 파악하고 적절한 답변을 제시하도록 학습하는 방식을 말합니다. 출처 : Alpaca: A Strong, Replicable Instructi2. Vicuna : 13B의 매개변수(parameter)만으로 ChatGPT에 근접한 모델다음으로 살펴볼 Vicuna(Vicuna : An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality)는 UC Berkeley, UCSD, CMU, MBZUAI(Mohamed Bin Zayed Univ. of AI) 등 여러 기관에서 공동으로 개발한 모델입니다. Vicuna 역시 LLaMA를 미세조정(fine-tuning)한 모델이라는 점에서는 Alpaca와 동일합니다. 다만 Vicuna는 Alpaca가 활영한 self-instruct 기법을 활용하지 않고 ChatGPT3. Vicuna와 Alpaca이 가지는 의의Llama와 Vicuna 그리고 Alpaca는 모두 중남미의 낙타과 동물이름에서 가져온 명칭이라고 합니다. Llama의 자식격인 이 두 모델은 이름만큼이나 유사하면서 각기 다른 특성을 가집니다. 둘 다 저비용 가성비 모델이라는 점과, 새로운 연구와 시도에 활용되고 있다는 공통점이 있습니다. 출처 : analyticsvidhya.com 그러나 더 좋은 훈련 데이터 확보 및 메모리 최적화를 위해 서로 다른 접근 방식을 펼치고 있다는 점은 서로 다른점이라고 할 수 있습니다. 물론 꾸준히 지적되어 오고 있는 환각현상(hallucinatio7Alpaca (논문 : Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model)은 Stanford 대학교에서 LLaMA 모델을 미세조정(fine-tuning) 하여 개발한 Instruct-following 언어모델입니다. Instruct-following이란 사용자의 다양한 요청이 담긴 지시사항(Instruction)에 대하여 모델이 사용자의 의도를 파악하고 적절한 답변을 제시하도록 학습하는 방식을 말합니다. 출처 : Alpaca: A Strong, Replicable Instructi브런치북생각하는 기계의 원리 - 2편챗GPT인공지능AI2024.04.20브런치스토리 검색 더보기story.kakao.com한공 차재세 용환한공 차재세 용환 - 카카오스토리수 있는 수준으로 한국어 생성 능력을 향상하는 것을 목표로 했다. 이를 위해 고품질의 한국어 지시어(instruction) 데이터 셋을 제작하는 데 공을 들였고, 이를 활용해 한국어 지시를 따르는(instruction...2024.04.12카카오스토리 검색 더보기IT 크리에이터 보기
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