DSPy를 통한 프롬프트: 새로운 접근 방식

소개

언어 모델(LM)을 사용하고 결합하는 더 나은 방법을 항상 연구하는 시대가 왔습니다. 일반적으로 LLM은 시행착오를 통해 만들어진 고정된 "프롬프트 템플릿"을 사용합니다. DSPy는 LM 파이프라인을 관리하기 쉬운 텍스트 변환 그래프로 전환하여 이를 단순화하는 새로운 방법입니다. 이러한 그래프는 프롬프트, 미세 조정 및 추론 방법을 학습하고 개선할 수 있는 모듈을 사용합니다.

DSPy에는 더 나은 성능을 위해 이러한 파이프라인을 최적화하는 도구가 포함되어 있습니다. 연구에 따르면 DSPy는 효과적인 LM 파이프라인을 신속하게 생성하여 기존 방법에 비해 성능을 크게 향상시킬 수 있

DINO 1.5 접지: 개방형 물체 감지의 경계 확장

소개

최근 몇 년 동안 제로샷 물체 감지는 컴퓨터 비전 발전의 초석이 되었습니다. 다재다능하고 효율적인 검출기를 만드는 것은 실제 응용 프로그램을 구축하는 데 중요한 초점이었습니다. IDEA Research의 Grounding DINO 1.5 도입은 이 분야, 특히 개방형 물체 감지 분야에서 상당한 도약을 의미합니다.

전제 조건

• 기본 이해: 객체 감지 개념 및 변환기 아키텍처에 대한 지식.
• 환경 설정: Pyt
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시각적 인식 작업에서 Mamba 메커니즘의 필요성 평가 -MambaOut

소개

Transformer는 BERT, GPT 시리즈, ViT와 같은 파워업 모델의 중추입니다. 그러나 주의 메커니즘은 2차 복잡성을 가지므로 긴 시퀀스에는 까다롭습니다. 이를 해결하기 위해 선형 복잡성을 지닌 다양한 토큰 믹서가 개발되었습니다.

최근 RNN 기반 모델은 긴 시퀀스에 대한 효율적인 훈련 및 추론으로 주목을 받았으며 대규모 언어 모델의 백본으로서의 가능성을 보여주었습니다.

이러한 기능에 영감을 받아 연구원들은 시각적 인식 작업에서 Mamba를 사용하여 Vision Ma

ReFT: 언어 모델을 위한 표현 미세 조정

소개

이 기사에서는 2024년 4월 8일에 출시된 "REFT – Representation Fine-tuning for Language Models"에 대해 설명합니다. 요즘 모델 미세 조정과 같은 AI 문제를 해결하려고 할 때 널리 사용되는 접근 방식은 다음과 같습니다. 이미 엄청난 양의 데이터로부터 많은 것을 학습한 대규모 사전 훈련된 변환기 모델을 사용합니다. 우리는 일반적으로 관심 있는 특정 작업에 대해 더 나은 성능을 제공하기 위해 특수 데이터 세트를 사용하여 모델을 미세 조정

LLM(대형 언어 모델)의 학습 및 검증을 위한 데이터 세트 준비

소개

LLM(언어 모델) 학습을 위한 데이터세트를 생성하려면 언어의 뉘앙스를 포착하는 효율성을 보장하기 위한 몇 가지 중요한 단계가 필요합니다. 다양한 텍스트 소스 선택부터 전처리, 데이터 세트 분할까지 각 단계마다 세심한 주의가 필요합니다. 또한 모델의 학습 프로세스를 최적화하려면 데이터 세트의 크기와 복잡성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 잘 구조화된 데이터 세트를 선별함으로써 능숙하고 정확하게 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 LLM 교육을 위한 강력한 기반을 마련합니다.

이 간략한

접지된 세그먼트를 통해 IDM-VTON의 다양성 확장

소개

우리는 지난 몇 년 동안 텍스트를 이미지로 변환하는 황금시대에 살고 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티에 Stable Diffusion이 처음 출시된 이후 혁신적인 컴퓨터 비전 모델을 활용하기 위해 더욱 광범위하고 다양한 파이프라인에 통합되면서 기술의 역량이 폭발적으로 증가했습니다. ControlNets에서 LoRA, Gaussian Splatting, 즉각적인 스타일 캡처에 이르기까지 이 혁신의 범위는 계속해서 폭발적으로 확대될 것임이 분명합니다.

이 기사에서는 흥미로운 새 프로젝트인 "진정한 가상 체험을 위한 확산 모델 개선"(

DNF 대 DNF5: 모든 Fedora 사용자가 알아야 할 주요 차이점

Fedora Linux 생태계는 항상 최첨단 기술을 채택하는 데 앞장서 왔습니다. 그러한 혁신 중 하나는 기존 DNF(Dandified YUM)를 대체하는 차세대 패키지 관리자인 DNF5의 도입입니다.

두 도구 모두 RPM 기반 배포판에서 소프트웨어 패키지를 관리한다는 동일한 기본 목적을 수행하지만 DNF5는 성능, 기능 및 유용성을 크게 향상시킵니다.

이 문서에서는 DNF와 DNF5의 주요 차이점을 살펴보고 DNF5가 Fedora 사용자의 판도를 바꾸는 요소를 강조합니다.

DNF란 무엇입니까?

DNF(Dandified YUM)는 이전 YUM(Yellowdog Updater, Modified)을 대체하기 위해 Fedora 18에 도입된 패키지 관리자입니다.

DNF는 성능 병목

Linux용 상위 3개 오픈 소스 VDR(가상 데이터룸)

일반적으로 VDR로 알려진 가상 데이터룸은 사용자가 사무실 문서 및 기타 중요한 콘텐츠를 안전한 환경에서 저장, 공유, 액세스할 수 있는 기능입니다.

이를 사용하면 첨부 파일이 포함된 이메일을 보내는 것보다 중앙 집중적이고 안전한 방식으로 동료, 직원, 투자자, 고객 및 제3자를 포함하여 필요한 모든 사람과 기밀 정보를 공유할 수 있습니다.

VDR의 주요 목적은 중요한 문서 및 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하는 동시에 승인된 사용자가 항상 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.

다양한 서비스를 제공하는 VDR 소프트웨어 제공업체가 많지만, 인기 있는 가상 데이터룸 플랫폼의 대부분은 클라우드 기반입니다.

그럼에도 불구하고 Linux 사용자는 클라우드 제공업체와 데이터를 공유하지 않고도 서버에 로컬로 배포하고 VDR의 모든 이점을 누릴 수 있는 몇 가지 적절한 옵션을 선택할 수 있습니다.

이 문서에서는 Linux에서 온프레미스 배포에 사용할 수 있는 상위 3가지 가상 데이터룸 솔루션을 소개합니다. 중요한 것은 모든 선택이 오픈 소스라는 것입니다

Ubuntu에서 Next.js 프로젝트를 설정하는 방법

Next.js는 빠르고 현대적인 웹사이트를 만드는 데 도움이 되는 잘 알려진 React 프레임워크로, 사용하기 쉽고 서버 측 렌더링, 정적 페이지 및 API 구축.

Ubuntu 기반 시스템에서 Next.js 프로젝트를 시작하려는 경우 이 가이드가 프로세스를 단계별로 안내합니다.

전제 조건

Next.js 프로젝트 설정을 시작하기 전에 Linux 시스템에 설치해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• Node.js: Next.js는 Node.js 위에 구축되므로 Node.js 설치했어요.
• npm: npm(노드 패키지 관리자)은 프로젝트의 패키지와 종속성을 관리하는 데 사용됩니다.

Xfce 4.20 데스크탑 환경이 Void Linux에 상륙했습니다.

Void Linux 사용자는 이제 출시 후 며칠 만에 새롭고 세련되고 가벼운 Xfce 4.20 데스크탑 환경으로 업그레이드할 수 있습니다.

솔직히 인정하겠습니다. 이번에는 Void Linux가 정말 놀랐습니다. 새로운 Xfce 4.20 데스크탑 환경이 출시된 지 불과 4일 만에 이미 배포판 저장소에서 사용할 수 있습니다. 말할 필요도 없이 Void 사용자들은 매우 기뻐하고 있습니다.

왜 놀랐습니까? 음, Void는 롤링 릴리스 배포판임에도 불구하고 일반적으로 새 패키지를 제공하는 데 시간이 걸립니다. 동급에서 가장 빠르지는 않지만 나쁘지는 않습니다. 사실 칭찬의 뜻입니다.

이러한 신중한 접근 방식을 통해 새 패키지가 사용자에게 도달하기 전에 철저하게 테스트되어 예상치 못한 버그