DSPy によるプロンプト: 新しいアプローチ

導入

言語モデル (LM) を使用し、組み合わせるより良い方法に常に取り組む時代が到来しました。通常、LLM は試行錯誤によって作成された固定の「プロンプト テンプレート」を使用します。 DSPy は、LM パイプラインを管理しやすいテキスト変換グラフに変えることでこれを簡素化する新しいメソッドです。これらのグラフは、プロンプト、微調整、推論の方法を学習および改善できるモジュールを使用しています。

DSPy には、パフォーマンスを向上させるためにこれらのパイプラインを最適化するツールが含まれています。研究によると、DSPy は効果的な LM パイプラインを迅速に作成でき、従来の方法よりもパフォーマンスが大幅に向上します。また、より小型のオープン モデル

Grounding DINO 1.5: オープンセット物体検出の限界を押し上げる

導入

近年、ゼロショットオブジェクト検出はコンピュータービジョンの進歩の基礎となっています。現実世界のアプリケーションの構築では、多用途で効率的な検出器の作成が重要な焦点となってきました。 IDEA Research による Grounding DINO 1.5 の導入は、この分野、特にオープンセットの物体検出において大きな進歩をもたらしました。

前提条件

• 基本的な理解: 物体検出の概念とトランスフォーマーのアーキテクチャに関する知識。
• 環境セットアップ:
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視覚認識タスクにおける Mamba メカニズムの必要性の評価 - MambaOut

導入

トランスは、BERT、GPT シリーズ、ViT などのパワーアップ モデルのバックボーンです。ただし、そのアテンション メカニズムは 2 次の複雑さがあるため、長いシーケンスでは困難になります。これに取り組むために、線形複雑性を備えたさまざまなトークン ミキサーが開発されました。

最近、RNN ベースのモデルは、長いシーケンスに対する効率的なトレーニングと推論で注目を集めており、大規模な言語モデルのバックボーンとして有望であることが示されています。

これらの機能に触発されて、研究者は視覚認識タスクで Mamba を使用することを検討

ReFT: 言語モデルの表現微調整

導入

この記事では、2024 年 4 月 8 日にリリースされた「REFT – 言語モデルの表現微調整」について説明します。最近、モデルの微調整など AI の問題に取り組もうとするとき、一般的なアプローチは次のとおりです。すでに大量のデータから多くのことを学習した、事前にトレーニングされた大規模な変換モデルを使用します。通常、関心のある特定のタスクでモデルがより適切に機能するように、特殊なデータセットを使用してモデルを微調整します。ただし、モデル全体を微調整するにはコストがかかる可能性があり、誰にとっても実行可能ではありません。そのため、プロ

大規模言語モデル (LLM) のトレーニングと検証用のデータセットを準備する

導入

言語モデル (LLM) をトレーニングするためのデータセットの生成には、言語のニュアンスを捉える有効性を確保するためのいくつかの重要な手順が含まれます。多様なテキスト ソースの選択から前処理、データセットの分割に至るまで、各段階で細部に注意を払う必要があります。さらに、モデルの学習プロセスを最適化するには、データセットのサイズと複雑さのバランスを取ることが重要です。適切に構造化されたデータセットを厳選することで、自然言語を熟練度かつ正確に理解して生成できる LLM をトレーニングするための強力な基盤を築きます。

この簡単なガイドでは、言語モ

接地セグメントの何でもで IDM-VTON の汎用性を拡張

導入

私たちはここ数年、テキストから画像への生成の黄金時代を生きてきました。 Stable Diffusion がオープン ソース コミュニティに最初にリリースされて以来、革新的なコンピュータ ビジョン モデルを活用するために、ますます多様なパイプラインに統合され、このテクノロジの機能は爆発的に向上しました。 ControlNet から LoRA、ガウス スプラッティング、瞬時のスタイル キャプチャに至るまで、このイノベーションの範囲は今後も爆発的に拡大し続けることは明らかです。

この記事では、エキサイティングな新しいプロジェクト「本物の仮想試着のための拡散モデルの改善」または IDM-VTO

DNF と DNF5: すべての Fedora ユーザーが知っておくべき主な違い

Fedora Linux エコシステムは、常に最先端テクノロジーの導入の最前線にあります。そのようなイノベーションの 1 つは、従来の DNF (Dandified YUM) に代わる次世代パッケージ マネージャーである DNF5 の導入です。

どちらのツールも、RPM ベースのディストリビューションでソフトウェア パッケージを管理するという同じ基本的な目的を果たしますが、DNF5 はパフォーマンス、機能、使いやすさの大幅な向上をもたらします。

この記事では、DNF と DNF5 の主な違いを検討し、DNF5 が Fedora ユーザーにとってのゲームチェンジャーとなる理由を強調します。

DNFとは何ですか?

DNF (Dandified YUM) は、古い YUM (Yellowdog Updater、修正版) の代替としてFedora 18 で導入されたパッケージ マネージャーです。

Linux 向けオープンソース仮想データ ルーム (VDR) のトップ 3

一般にVDR として知られる仮想データ ルームは、ユーザーがオフィス文書やその他の重要なコンテンツを安全な環境で保存、共有、アクセスできるようにする機能です。

これを使用すると、添付ファイル付きの電子メールを送信するよりも一元的かつ安全な方法で、同僚、従業員、投資家、顧客、第三者など、必要な人と機密情報を共有できます。

VDR の主な目的は、重要なドキュメントやデータへの不正アクセスを防ぎ、許可されたユーザーが常にアクセスできるようにすることです。

さまざまなサービスを提供する VDR ソフトウェア プロバイダーは数多くありますが、人気のある仮想データ ルーム プラットフォームの大部分はクラウドベースです。

それにもかかわらず、Linux ユーザーには、サーバー上にローカルに展開して、データをクラウド プロバイダーと共有せずに VDR のすべてのメリットを享受できる、いくつかの適切なオプションが用意されています。

この記事では、Linux でのオンプレミス展開に利用できる上位 3 つの仮想データ ルーム ソリューションを紹介します。重要なのは、すべてのピックはオープンソースであるということです。

Ubuntu で Next.js プロジェクトをセットアップする方法

Next.js は、高速で最新の Web サイトを作成するのに役立つ React のよく知られたフレームワークです。使いやすく、サーバー側のレンダリング、作成などの強力な機能を備えています。静的ページと API の構築。

Ubuntu ベースのシステムで Next.js プロジェクトを開始したい場合は、このガイドでプロセスを段階的に説明します。

前提条件

Next.js プロジェクトのセットアップを開始する前に、Linux システムに次のようなものをインストールする必要があります。

• Node.js: Next.js は Node.js の上に構築されるため、Node.jsインストールされています。
• npm: npm (ノード パッケージ マネージャー) は、プロジェクトのパッケージと依存関係を
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Xfce 4.20 デスクトップ環境が Void Linux に登場

Void Linux ユーザーは、リリースからわずか数日で、新しく洗練された軽量の Xfce 4.20 デスクトップ環境にアップグレードできるようになりました。

率直に認めますが、今回は Void Linux に本当に驚きました。新しい Xfce 4.20 デスクトップ環境のリリースからわずか 4 日後には、すでにディストリビューションのリポジトリで利用可能になっています。言うまでもなく、Void ユーザーは興奮しています。

なぜ驚いたのでしょうか？さて、Void はローリング リリース ディストリビューションであるにもかかわらず、通常、新しいパッケージの配信に時間がかかります。このクラスでは最速ではありませんが、それは悪いことではありません。実際、それは褒め言葉のつもりです。

この慎重なアプローチにより、新しいパッケージがユーザーに提供される前に徹底的に