LLM入門
合計 3 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。
4.3 LLMのモデル圧縮技術|知識蒸留、量子化、プルーニングの解説
知識蒸留、量子化、プルーニングなどのモデル圧縮技術を使い、LLMの計算コストと推論速度を改善する方法を解説します。Pythonの実装例も紹介。
2024-11-15
4.2 LLMの推論速度を最適化する方法|バッチ推論と半精度推論の活用
LLMの推論速度を改善するための技術を解説。バッチ推論、ONNX Runtime、半精度推論(FP16)など、効率的な推論手法とその実装例を紹介します。
2024-11-14
4.0 LLMのモデル圧縮と推論速度の最適化|効率的なパフォーマンス改善
LLMのモデル圧縮技術と推論速度の最適化手法を解説。量子化、知識蒸留、ONNXを使用したPython実装例で効率的なLLMのデプロイをサポート。
2024-11-12
カテゴリー
検索履歴
会話履歴 5094
LLM 969
大規模言語モデル 826
言語モデル 805
生成型要約 769
GPT-2 テキスト生成 737
注意メカニズム 730
GPT テキスト生成 718
NLP トランスフォーマー 711
エンジニア向け 702
マルコフ連鎖 699
教育AI 699
バイアス 問題 697
LLM テキスト生成 691
クロスエントロピー損失 689
LLM 要約 680
データ前処理 680
トレーニング 678
バッチサイズ 676
パーソナライズドコンテンツ 672
トークン化 661
自動要約 654
数学的アプローチ 650
ロス計算 645
ミニバッチ学習 638
コード生成 629
LLM リアルタイム処理 627
セルフアテンション 626
FAQシステム 617
線形代数 617
チーム
任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。