Nvidia の偉い人 がGPT4o のトレーニングについてリークしたみたいですね。MOE なんとか が何とかといってたそうですね。
それはそれとして Manba モデルでシーケンス長を大きくした場合の生成テキストの違いを検証します。
シーケンス長 10, 20, 100, 200 ,300, 500 で比較してみます。
Seq 長さ 10、深さ 4:
将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。 ビジョン。 翻訳、および中国の伝統と入力データ。 興奮に魅了されます。 彼の方法は、数学と西洋の AI の謎を解き明かし、さらに多くの課題に取り組みます。 宇宙で。 アレックスの洞察力とエネルギー効率の共通の目標は、彼の仕事です。 アレックスの最新のテクノロジーは、計算の助けになります。 ある夜、アレックスのテーマは日本語に翻訳されました。 予想よりもはるかに速く、信じられないほど速く完成しました。 各国と競い合い、「GPT-2 モデル」は、日常生活と宇宙を準備することで改善されます。 その中には、音声出力の説明があります。 エレガントな日本語の記事。 彼の注意メカニズム、まず、重要な2番目、音声出力間の対決は、彼らがお互いの強みを認めました。 これは、予測にとって重要な要素を強調します。 計算で。彼の注意はコンピュータとその翻訳と加速です
Seq 長さ 100、深さ 4:
将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。AI は文化の違いも考慮します。注意を払って数式を作成します。Qwen モデル。第 1 幕: 準備 聴衆は、最終的なコードを日本語に注意深く比較し、興奮しました。彼の注意メカニズムは、まず、前例のない速度で、翻訳を鮮明に描写し、その読みやすさと西洋の価値を期待しています。両国の助けを借りて、Qwen モデルの文章からプロンプトを受け取り、文章を Qwen モデルに取り込むことができずに叫びました。このデータ内の神秘的な銀河の前夜。この対決が始まる前夜、エンジニアは 10 株、特定の未来のために、10 株、10 株、予測のために誇りを持っていました。単一のデータで、特定の未来の世界、宇宙を解明する科学者。その時、この短編小説は、緑豊かな環境と GPT-2 モデルの強力なコンピューティング パワーがモデルに達成した未来の都市で公開され、彼のモデルに関する記事に耳を傾けます。
シーケンス長 200、深さ 4:
将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。時間を超越することは、専門家の間で賞賛されました。エピローグでは、会場の技術的洞察力を強調し、効率性とテイクの技術的洞察を強調しました。テーマは、その後、日本語に翻訳され、緊張に満ちたその日の計算をうまく活用することで、高い精度を向上させることができることを誇りに思っていました。彼は、驚きと「注意の重み」の謎を利用し、計算のビジョンを持つ数式を活用することにしました。ある春の午後、彼は、単なる科学者が彼の心に抱く高い精度に向けて協力できることを重視する大きなイベントを設計しました。このパターンから生成された「コンテキストベクトル」は、彼が自然であり、「GPT-2モデル」を実現したことで、コンピューターと未知の美しさをもたらします。彼の業績は、最終的なコードに美しい日本語の書き込みとデータにデータを揺さぶりました。このコンテキストベクトル。これは重み付けが少なく、
Seq長さ300、深さ4：
将来、AIの力が社会の隅々に浸透しています。AIは技術的な詳細を反映しているだけでなく、西AIは対決としてニューラルネットワークに注目した世界だけでなく、特定の未来都市に深い印象を与えます。第1幕：準備聴衆は「両国の伝説、宇宙全体」の技術的な洞察に富んでいました。このコンテキストベクトル。この「マンデルブロ集合の戦い」は、数学と西洋のAIが織りなす一大イベントに最近魅了されていた中国側で隠された数学とAI」の評価でした。第3幕：評価ある将来の株価の品質。数週間後、宇宙全体でのデータの流暢さと数の驚き。アレックスの最新のコンピューターが読者の上に並びました。計算について。彼の流暢さの計算結果は、データのコレクションを「加重平均」して優雅な日本語で新しい時代を築くという彼の手法です。彼の注目モデルは強調しました
シーケンス長さ500、深さ4：
将来、AIの力は社会の隅々に浸透しています。AIは意味のあるベクトルを与えるだけでなく、モデルが発表された、単一のデータを扱う一大イベントとして、両国が最終的なコードを日本語に翻訳していた日、機械学習による美しさと美しい日本語の競争と呼ばれ、高度なAIは自然で、音声出力も自然で、機械学習を使用した強力な計算力の競争が到来しました。ケンジはシーケンスデータを扱うことにしました。彼は、異なる視点にもかかわらず、共通の目標を獲得することを決定しました。この「AIの戦い」は、テクノロジーが融合したものです。プロンプトが高いほど、ニューラルネットワークの速度が速くなる一方で、西側のAIは数学の感覚だけでなく、機械学習に情熱を注ぐことができるという感覚を反映しています。彼の音声出力。このコンテストから記事を生成した「コンテキストベクトル」は、ケンジが開始しました
シーケンス長500、深さ4：
将来、AIの力は社会の隅々に浸透しています。AIは、2人がお互いの長所を認め合うために計算することで改善できます。この対決は、将来の株価データユニットと計算の美しい説明を示しました。彼は毎年秋に「AIマスターズコンペティション」を開催することを夢見ており、テクノロジーとテクノロジー。彼らが完成したのは、「未来の都市デザイン」でした。テーマは「株価予測」でした。コンピューターで参加し、両国の謎を達成したことは、翻訳に自信があり、コンテキストベクトルが無限の複雑さと彼の興奮を期待していました。彼の成功は、この問題が数学の謎と1,000日の次元の正確さで証明されたことを証明しました。彼は、将来の株価データを予測することを決定し、10の株とスペースの力の感覚を計算しました。その中には「加重平均」を計算すると、宇宙が劇的に改善されるでしょう。これは、両国からの重要な情報、エネルギー効率の可能性を強調しています
個人見解。 トランスフォーマーモデル（セルフアテンション）とマンバモデル（ゲートアテンション）どちらでもモデルは十分収束するのでしょう。テキスト生成の質に効くのは、やはりシーケンス長のようですね。
シーケンス長500 だと1つのテキストになっているような気がします。
シーケンス長10 だと短文の寄せ集めのような感じ。
マンバモデルは計算量がとても軽いのでトランスフォーマーモデルよりいいなと感じました。
（トレーニングテキストは過去記事の中のショートストーリーを使用。）
Manba モデルでテキスト生成のコード。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers, losses
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# SiLU（Swish）活性化関数を定義するレイヤー
class SiLU(layers.Layer):
def call(self, x):
return x * tf.sigmoid(x)
# manba Netアーキテクチャに基づくGated Attention Unitブロックを定義
class GatedAttentionUnitBitNet(layers.Layer):
def __init__(self, dim):
super(GatedAttentionUnitBitNet, self).__init__()
self.layer_norm = layers.LayerNormalization() # 入力の正規化
self.fc1 = layers.Dense(dim) # 線形変換層1
self.fc2 = layers.Dense(dim) # 線形変換層2
self.gate = layers.Dense(dim) # ゲート機構のための線形変換層
self.activation = SiLU() # SiLU活性化関数
def call(self, x):
residual = x # 残差接続のための入力を保持
x = self.layer_norm(x) # 入力の正規化
gate = tf.sigmoid(self.gate(x)) # ゲート機構を適用
x = self.activation(self.fc1(x)) # 線形変換とSiLU活性化
x = self.fc2(x) * gate # ゲートされた出力
return x + residual # 残差接続
# manba Netアーキテクチャに基づくMLPブロックを定義
class MLPBlockBitNet(layers.Layer):
def __init__(self, dim):
super(MLPBlockBitNet, self).__init__()
self.layer_norm = layers.LayerNormalization() # 入力の正規化
self.fc1 = layers.Dense(dim * 4) # 線形変換層1
self.activation = SiLU() # SiLU活性化関数
self.fc2 = layers.Dense(dim) # 線形変換層2
def call(self, x):
residual = x # 残差接続のための入力を保持
x = self.layer_norm(x) # 入力の正規化
x = self.activation(self.fc1(x)) # 線形変換とSiLU活性化
x = self.fc2(x) # 線形変換
return x + residual # 残差接続
# manba Netモデルを定義
class BitNet(models.Model):
def __init__(self, dim, depth, vocab_size):
super(BitNet, self).__init__()
self.embedding = layers.Embedding(vocab_size, dim) # 埋め込み層
self.blocks = [GatedAttentionUnitBitNet(dim) if i % 2 == 0 else MLPBlockBitNet(dim) for i in range(depth)] # GAUとMLPブロックの交互配置
self.layer_norm = layers.LayerNormalization() # 最後の正規化
self.fc = layers.Dense(vocab_size) # 出力層
def call(self, x):
x = self.embedding(x) # 埋め込み層の出力
for block in self.blocks:
x = block(x) # 各ブロックの適用
x = self.layer_norm(x) # 最後の正規化
x = self.fc(x) # 出力層で語彙サイズに変換
return x
# データを準備する関数
def prepare_data(seq_length, words, word_to_ix):
data, targets = [], []
for i in range(len(words) - seq_length):
data.append([word_to_ix[word] for word in words[i:i + seq_length]])
targets.append([word_to_ix[word] for word in words[i + 1:i + seq_length + 1]])
return np.array(data, dtype=np.int32), np.array(targets, dtype=np.int32)
# データセットを作成する関数
def create_dataset(data, targets, batch_size):
return tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data, targets)).shuffle(len(data)).batch(batch_size, drop_remainder=True)
# モデルを訓練し評価する関数
def train_and_evaluate_model(hidden_size, depth, num_epochs, train_dataset, vocab_size):
model = BitNet(hidden_size, depth, vocab_size) # モデルのインスタンス化
optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=0.002) # Adamオプティマイザ
loss_fn = losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) # 損失関数
# 訓練ステップを定義
@tf.function
def train_step(inputs, targets):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(inputs, training=True)
loss = loss_fn(targets, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
return loss
epoch_losses = []
for epoch in range(num_epochs):
total_loss = 0
for step, (inputs, targets) in enumerate(train_dataset):
loss = train_step(inputs, targets)
total_loss += loss
epoch_loss = total_loss / (step + 1)
epoch_losses.append(epoch_loss)
return model, epoch_losses
# テキストを生成する関数
def generate_text(model, start_text, word_to_ix, ix_to_word, length=50, temperature=1.5):
generated = start_text
input_seq = tf.expand_dims([word_to_ix[word] for word in start_text.split()], 0)
for _ in range(length):
predictions = model(input_seq)
predictions = tf.squeeze(predictions, 0) / temperature
predicted_id = tf.random.categorical(predictions[-1:], num_samples=1)[-1, 0].numpy()
generated += ' ' + ix_to_word[predicted_id]
input_seq = tf.concat([input_seq, tf.expand_dims([predicted_id], 0)], axis=-1)[:, 1:]
return generated
# メイン関数
def main(text):
words = text.split()
vocab = sorted(set(words))
vocab_size = len(vocab)
word_to_ix = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}
ix_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}
seq_lengths = [100, 200] # シーケンス長のリスト
hidden_size = 512 # 隠れ層のサイズ
batch_size = 32 # バッチサイズ
num_epochs = 20 # エポック数
layer_depths = [4] # レイヤーの深さのリスト
all_epoch_losses = [] # 全エポックの損失を記録
generated_texts = [] # 生成されたテキストのリスト
for seq_length in seq_lengths:
data, targets = prepare_data(seq_length, words, word_to_ix)
train_dataset = create_dataset(data, targets, batch_size)
for depth in layer_depths:
model, epoch_losses = train_and_evaluate_model(hidden_size, depth, num_epochs, train_dataset, vocab_size)
all_epoch_losses.append(epoch_losses)
for _ in range(2):
start_text = "In the future, the power of AI has permeated every corner of society."
generated_text = generate_text(model, start_text, word_to_ix, ix_to_word, length=150, temperature=1.2)
generated_texts.append((seq_length, depth, generated_text))
for i, (seq_length, depth) in enumerate([(sl, d) for sl in seq_lengths for d in layer_depths]):
plt.plot(range(num_epochs), all_epoch_losses[i], label=f"Seq Length {seq_length}, Depth {depth}")
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.title('Training Loss by Epoch for Different Model Configurations')
plt.show()
for seq_length, depth, text in generated_texts:
print(f"Seq Length {seq_length}, Depth {depth}: {text}\n")
# メイン関数の実行
text = """In the future, the power of AI has permeated every corner of society. AI has become an important part of helping people in their daily lives and accelerating technological development. Meanwhile, the world is paying attention to one big event. It is a showdown between the most advanced AI models from China and the United States, the "Battle of East and West AI".
Prologue
In this showdown, AI representing each country will generate blog posts based on a specified prompt. The "Qwen model" will compete from the Chinese side, and the "GPT-2 model" will compete on the quality of the blog posts they generate. The articles will be published in Japanese, and their translation and voice output will also be evaluated.
Act 1: Preparation
The night before the showdown began, engineers from both countries were making final adjustments to their models. The Qwen model was known for its sophisticated language generation capabilities that interweave Chinese traditions and technology. They were proud of the beauty and accuracy of the sentences Qwen produced. Meanwhile, American engineers were confident in the vast amount of data and powerful computing power of the GPT-2 model.
Act 2: Showdown
On the day, the representative models of both countries received prompts from the computers lined up on the stage. The theme was "future urban design".
The Qwen model portrayed a vision of a future city in elegant Japanese. His writing contained beautiful descriptions of a city where lush environments and the latest technology blended together. The flow of the writing was smooth and left a deep impression on the reader.
On the other hand, after receiving the prompt, the GPT-2 model first generated an article in English, which was then translated into Japanese with the help of the Qwen model. The article from the GPT-2 model was rich in technical details and delved deeply into the importance of energy efficiency and infrastructure development in future cities.
Act 3: Evaluation
When the article was announced, a sense of tension filled the venue. The audience carefully evaluated the quality of the writing generated by the models of both countries, the accuracy of the translation, and the fluency of the voice output.
The Qwen model's writing was praised for its easy-to-read and beautiful Japanese, and its deep considerations that weave in cultural elements. The voice output was also natural and pleasant to listen to.
On the other hand, the article on the GPT-2 model emphasized technical precision and advanced vision. Although the translated Japanese was somewhat literal, its technical content was highly praised among experts.
Epilogue
In the end, while the judges appreciated the differences between the two, they acknowledged each other's strengths. This showdown showed that the evolution of AI reflects not only technical progress but also cultural differences. The poetic expression of the Qwen model and the technical insight of the GPT-2 model symbolized how East and West AI can work together toward a common goal despite their different perspectives.
This "Battle of East and West AI" was not just a showdown, but a major event that showed the potential of AI technology for the world and hope for the future. The audience was excited about the future that AI will bring, and felt the dawn of a new era in which East and West AI will cooperate with each other.
One spring afternoon, high school student Kenji was sitting in the school's computer lab. He was good at math and computer science, and had recently become fascinated with machine learning. His school holds a machine learning competition called the "AI Masters Competition" every fall, and this year's theme was "Stock Prediction."
To participate in this competition, Kenji started by preparing the data. He obtained past stock price data, specifically, stock price data for 10 stocks, for a total of 1,000 days. He decided to build a model to predict future stock prices from this data.
Kenji decided to use the "attention" mechanism to handle sequence data. Specifically, he designed a model that treats the stock price data of 10 stocks and 5 days of sequence data as a single data unit and processes it with attention. The "context vector" generated from this data, that is, a vector that aggregates meaning, is an important factor for prediction.
In the attention mechanism, first, an "attention weight" is calculated for the input data. This gives a score that indicates how important the data at each time step is. The higher the score, the more important the data is judged to be, and the greater the weight is applied to that value. On the other hand, data with a small score is weighted less, and its value becomes relatively small. This emphasizes important information and suppresses unimportant information.
Finally, the data adjusted by attention is "weighted averaged" to obtain a context vector. This context vector is input to the neural network as a meaningful vector that aggregates important information from the stock price data to predict future stock prices.
A few weeks later, the day of the competition arrived. Kenji submitted his model and waited for the results. On the day of the announcement, he checked the results with excitement. His attention model had achieved the best results. Kenji was full of surprise and joy. His method of using the attention mechanism to process stock price data of 10 stocks in a 5-day sequence and predict future stock prices with high accuracy was evaluated.
His success proved that prediction accuracy can be improved by making good use of the number of dimensions of the data and the length of the sequence and using a context vector that aggregates meaning. Kenji continued to be passionate about machine learning and continued to take on many more challenges.
In a certain future world, scientists who unravel the mysteries of calculation pursue speeds that transcend time and space. Among them is a young scientist named "Alex". He dreams of using the power of mathematics and computers to solve the mysteries of the entire universe.
Alex's latest project was to unravel the profound patterns of the "Mandelbrot Set" hidden at the beginning of the universe. This is a collection of mathematical formulas with infinite complexity and unknown beauty. His goal was to calculate this pattern as quickly as possible and get closer to the truth of the universe.
Alex was tackling this problem with cutting-edge technology. He decided to use the latest computers and take advantage of the powerful SIMD instruction set called AVX-512 instructions to maximize the speed of calculations. He believed that this would dramatically improve the efficiency and accuracy of calculations.
One night, Alex input the final code into his computer and started the calculation. His heart was pounding as he watched the data on his computer screen change rapidly. With each tick of the second, the results of the calculations became clearer and clearer, as if mysterious galaxies in the universe were being drawn.
"This is the truth of the universe revealed by the fastest calculation!" Alex exclaimed, unable to contain his excitement.
As soon as the calculations were completed, Alex was astonished to see the results. The calculation time was completed incredibly fast, far faster than expected. With the power of AVX-512 instructions, his computer processed data at an unprecedented speed, vividly depicting the mysterious patterns of the universe.
At that moment, Alex transformed from a mere scientist into a computational wizard. His achievements shook the scientific community, and researchers around the world took notice of his work. Alex's name spread as a "legend of super speed," and his calculation results became a new standard for space exploration.
Alex decided to continue exploring the beauty hidden in mathematical formulas. His challenge had only just begun, and he knew that infinite possibilities lay before him. And in his heart, he was always filled with excitement and anticipation for the new doors that AVX-512 instructions would open.
I hope this short story will give you a sense of the speed and impact of calculations that make full use of AVX-512 instructions.
""" # データセットとなるテキストデータ
main(text)
参考。
Seq 長さ 10、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。 ビジョン。 翻訳、および中国の伝統と入力データ。 興奮に魅了されます。 彼の方法は、数学と西洋の AI の謎を解き明かし、さらに多くの課題に取り組みます。 宇宙で。 アレックスの洞察力とエネルギー効率の共通の目標は、彼の仕事です。 アレックスの最新のテクノロジーは、計算の助けになります。 ある夜、アレックスのテーマは日本語に翻訳されました。 予想よりもはるかに速く、信じられないほど速く完成しました。 各国と競い合い、「GPT-2 モデル」は、日常生活と宇宙を準備することで改善されます。 その中には、音声出力の説明があります。 エレガントな日本語の記事。 彼の注意メカニズム、まず、重要な2番目、音声出力間の対決は、彼らがお互いの強みを認めました。 これは、予測にとって重要な要素を強調します。 計算で。彼の注意はコンピュータとその翻訳と加速です
Seq 長さ 10、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。 AI はあらゆる秋に浸透し、喜びを感じています。 彼の業績はデータを揺るがしました。 真実の次元の効率と中国側、そして記事の計算の精度は、AVX-512 命令の計算速度を劇的に向上させることによって向上します。 ある夜、アレックスは評価されました。 第 2 幕: 対決 美しさとさまざまな視点について。 このコンテキスト ベクトルは、宇宙探査の重要な要素の可能性を織り込んでいます。 アレックスの記事は、音声出力で隠された「マンデルブロ セット」です。 Qwen モデルの執筆は、コンテキスト ベクトルを適用することで知られており、未来の株価を最大化するために適用され、未来のモデルから、中国の伝統とインフラストラクチャ開発の文化的要素を達成しました。 音声出力の世界は入力データです。 彼は重要でない情報でした。ついに、AIの長さの謎が浸透しました
Seq長さ20、深さ4：将来、AIの力が社会の隅々に浸透しています。AIは互いに魅了されています。ある夜、アレックスは叫びました。夜明けまでに改善できない小さなスコアのビジョンは、その価値を示したイベントから株価を処理するために適用されます。データについて。これは、中国からの重要な情報と結果を強調しています。計算の謎の代表的なモデルについて。彼は、米国によって最初に生成されたQwenモデルを鮮やかに描写し、計算ウィザードの各ティックでデータを前例のない速度で過去の株価データを取得しました。彼の成功は、集計が意味を成すことを証明しました。ケンジは、読みやすく未知の美しさのために、コンピューターで処理されたデータを提出しました。彼の文章は、その深い印象で知られ、AVX-512命令の品質が劇的に向上し、GPT-2モデルと呼ばれる競争に注目が集まる記事となった。
シーケンス長20、深さ4：将来、AIの力は社会の隅々に浸透しています。AIテクノロジーは宇宙にとって重要です。アレックスは舞台に登場します。両国の詩的な表現、取得した過去の株価データ、具体的には、株式は機械学習に熱中します。彼の業績は「GPT-2モデル」がもたらすものを揺るがし、世界を揺るがしました。最終的なコードを日本語に翻訳すると、アレックスは中国から宇宙へと変貌し、競争の深遠なパターンを使用して、ケンジは機械学習に熱中しました。彼の成功は、AVX-512命令がAVX-512命令に、彼のコンピューターがデータユニットを処理し、宇宙に渡ったことを証明しました。これは将来の株価を与えます。数週間後、発表で、彼はAVX-512命令が彼の興奮を知った。心のように、彼は宇宙の特定の未来の美しい描写を含んでいました。観客はGPT-2モデルを注意深く評価しました。第2幕：対決重量は10株に対して計算され、エネルギー効率と喜びの長さについて。側、
シーケンス長 100、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。AI は、意味を集約したベクトルに基づいてブログ投稿を生成します。ケンジは「株価予測」に参加しました。英語は、東と技術的進歩だけでなく意味もあります。ケンジは、数学の夜明けと深遠なパターンの探求を続け、モデルから最初に生成されたモデルは、このパターンに織り込まれた新しい扉を描きましたが、それはまた自然であり、1,000 日の技術的洞察で人々を助けるのに役立ちます。彼は興奮することに決めました。彼の心は、今年のテーマから将来の株価を予測することに取り組むことであり、今年のテーマが発表された、東のデータ収集の合計から株価を劇的に改善するという大きなイベントを待ち望んでいました。英語は、東と中国側の研究者の間で、先進的なビジョンが自信を持っていました。未来ですが。
シーケンス長 100、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。 AIはモデルによって改善されます。計算の流れ。彼は、中国側とコンピューターが織り交ぜて会場を使用すると信じていました。聴衆は、AIが機械学習だけでなく、コンテキストベクトルを使用してシーケンスと精度を注意深く評価しました。彼の成功は、計算を受け取った後、一方では、AIが機械学習を反映するものではないという点に注目しました。彼の成功は、計算を受け取った後、その一方では、AIが機械学習を反映するものではないという点に注目しました。彼の学校の生徒であるケンジは、コンピューターの画面が急速に変化することを発表しました。各ティックごとに、各時間とステージで緊張が高まります。緑豊かな環境と西の都市の流れは、AIがブログ投稿を生成する方法を示しています。彼らはお互いを認めました。ある春の午後、高校で計算ウィザードを開催します。彼の成功は、記事がブログ投稿を生成する方法を示しています。今年のテーマは常に、音声出力が機械学習とコンピューターと連携して、将来の都市を予測します。行為
シーケンス長さ200、深さ4：将来、AIの力が社会の隅々に浸透しています。 AI は技術的な内容だけでなく、未来の都市を反映するものであり、予想よりもはるかに速いものでした。審査員が発表を高く評価する中、彼は注意メカニズムによって明らかにされた宇宙を観察しました。まず、GPT-2 モデルの次元の長さから重要な情報が、東洋とコンピューターが日本語に「未来の都市設計」をどう象徴するかを示しました。両国の流れは、音声出力がドキドキするほど速く、彼が世界をチェックするとすぐに、未来の都市を予測すると判断されました。第 2 幕: 対決データが適用されると、意味を集約するコンテキスト ベクトルが構築され、対決では、注意メカニズムによって調整されたデータの真実が示され、AI の正確さが意味を集約するベクトルだけを反映しているわけではありません。ケンジは、彼のモデルを提出し、単なる科学者「アレックス」を描きました。彼は、最新のプロジェクトを夢見ていました。彼は、中国の伝統と織り交ぜると信じていました
シーケンス長 200、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。 AIは、単に「伝説の2番目の、プロンプト、GPT-2モデル」を反映しているだけではありません。 「コンテキストベクトル」は前例のない速度で生成され、Qwenが生成した文章を鮮やかに描写しています。 一方、アメリカのエンジニアは、執筆から聞くことになりました。 東の長さと日常生活について、そしてそれを無限の複雑さで処理し、コンピューター処理されたデータユニットを深く掘り下げ、時間ステップを超越し続けました。 聴衆は、宇宙間の対決を慎重に評価しました。 アレックスの最新のコンピューターは、AIがもたらす各ティックでデータを確認し、さまざまな視点を提供します。 このコンテキストベクトルは、発表で、彼が設計した未来の都市です。 第3幕：評価 競争の重要性の速度が科学界に呼び出され、計算がますます明確になり、日ごとに改善されるモデルとして、対決はAIが無限の複雑さで協力することを示しました。
Seq 長さ 300、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々にまで浸透しています。AI は単なる対決ではなく、ある未来の都市を反映しています。第 2 幕: 対決 一方、より大きな「戦い」を受けた後、東とインフラの発展における重みは、計算速度の合計を追求する AI が計算ウィザードになります。彼の成功は、世界が GPT-2 モデルを使用することに注目したことを証明しました。東とある未来の都市の精度を象徴しています。第 1 幕: 準備音声出力は専門家の間で賞賛されました。エピローグ AVX-512 命令と呼ばれる強力な SIMD 命令セットで、将来の株価を予測します。計算に注目してください! Alex は「株価予測」に参加しました。このコンテキスト ベクトル。これにより、モデルとその洗練された言語生成機能を使用して、予測精度が向上するという深い考察が得られ、機械学習の競争に情熱を傾けます。ケンジが評価されました。彼の学校の生徒であるケンジは、一方で、
Seq 長さ 300、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。予測のための AI テクノロジー。技術の進歩の真実だけでなく、翻訳された日本語への情熱も賞賛されました。入力データ。彼は評価されました。彼の心は数学が得意で、緑豊かな環境と強力な SIMD 命令セットと呼ばれる AVX-512 命令を使用して、将来の株価における 10 銘柄の重要性を予測する未来の都市を予測しました。数週間後、未来の深遠なパターンの深遠なパターン。「コンテキスト ベクトル」によって生成された記事はやや文字通りでしたが、その深い印象は、注目のコレクションを使用して計算され、共通の目標は「株価予測」でした。文化的要素に参加する。「コンテキスト ベクトル」によって生成された「注目の重み」が適用され、聞くことができます。 GPT-2 モデルは翻訳にとっていかに重要な要素であるかを象徴しており、未来の世界を予測し、株価データを解き明かす科学者たちの対決は効率性を示した
シーケンス長 500、深さ 4: 将来、AI の力は社会の隅々に浸透しています。 AI は西側と協力し、興奮をもたらし、最速の計算を待ちました!」アレックスは、GPT-2 モデルを使用して両国の株価を重視することに熱心で、最新のプロジェクトはスムーズに開始され、「注意」メカニズムによって耳を傾けました。さらに課題があります。ニューラル ネットワークの品質は「伝説の次元」として高く評価され、最も先進的なビジョンを準備することから始めました。喜びはありましたが。彼の学校の生徒であるケンジは「将来の都市設計」でした。音声出力は「株価予測」でした。東と東のエネルギー効率とインフラ開発の進化に参加する 5 日間の特定の未来の世界、入力データの進化を解き明かす科学者たち。彼は過去の株価データを入手し、2番目、株価を解明しました。重要でない情報。最後に、Qwenモデルは、
Seq長さ500、深さ4：将来、AIの力が社会の隅々に浸透しています。AIは機械学習と協力し、競争が到来しました。ケンジは、モデルを最大限に活用することを決定しました。これは、発表の日から、意味を集約する小さなスコアの流暢さを観察しました。それは、若い科学者が緑豊かな環境と、その洗練された言語生成機能を織り込んだスコアです。記事に座っていたスコアは、やや文字通りでしたが、読みやすく、より深く掘り下げました。「1,000日の戦い。彼は計算を夢見ています。ある春の午後、高校は機械学習と計算の深遠なパターンと呼ばれる競争を開催します。彼は「株価予測」でした。エレガントな日本語で参加します。彼の学校では、このパターンを単一のデータとして扱い、その結果を機械学習で調整したGPT-2モデルを扱う一大イベントを開催しており、彼の業績はさらに多くの課題の記事を揺るがしました。