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Intended Uses Primary use cases The model is intended for broad commercial and research use in English. The model provides uses for general purpose AI systems and applications with visual and text input capabilities which require memory/compute constrained environments; latency bound scenarios; general image understanding; OCR; chart and table understanding. Our model is designed to accelerate res

Fugaku-LLM利用規約\n この利用規約（以下「本規約」といいます）は、富士通株式会社、国立研究開発法人理化学研究所、国立大学法人東京工業大学、国立大学法人東北大学、株式会社サイバーエージェント、国立大学法人東海国立大学機構、及び株式会社Kotoba Technologies Japan (以下「開発者」といいます)による、スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠における大規模言語モデル分散並列学習手法の開発の成果物として公開する大規模言語モデル（以下「Fugaku-LLM」といいます）の利用に関する条件を定めるものです。Fugaku-LLMの利用者（以下「利用者」といいます）は、本規約に同意した上でFugaku-LLMを利用するものとします。 \n\n第１条（利用許諾） Fugaku-LLMの利用者は、本規約に従い、Fugaku-LLMを商用または非商用目的を問わず利用することができ

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Novel llm

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Future-oriented Anime model

Emi 2 Model Card はじめに Emi 2 (Ethereal master of illustration 2) は、 最先端の開発機材H100を用いた画像生成Emiを用いて AI Picasso社が開発したAIアートに特化した画像生成AIです。 このモデルの特徴として、Danbooruなどにある無断転載画像を学習していないことがあげられます。 使い方 ここからデモを利用することができます。 本格的に利用する人はここからモデルをダウンロードできます。 シンプルな作品例 positive prompt: 1girl, close-up, brown bob short hair, brown eyes, smile:0.1, looking at viewer, cherry blossom negative prompt: (embedding:unaestheticXLv3

Japanese-Chat-Umievo-itr001-7b This is a merge of pre-trained language models created using mergekit. This model is a merging of three Japanese models with the proportions obtained by an evolutionary algorithm using Mergekit-Evolve. The three models, chatntq-ja-7b-v1.0, Japanese-Starling-ChatV-7B, and Antler-7B-RP-v2, were merged. このモデルは３つの日本語モデルをMergekit-Evolveを用いて進化的アルゴリズムで求めた比率でマージしたものです。 chatn

High-fidelity Virtual Try-on

Intended Uses Primary use cases The model is intended for commercial and research use in English. The model provides uses for applications which require memory/compute constrained environments latency bound scenarios strong reasoning (especially math and logic) long context Our model is designed to accelerate research on language and multimodal models, for use as a building block for generative AI

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Today, we are thrilled to announce the launch of Deploy on Cloudflare Workers AI, a new integration on the Hugging Face Hub. Deploy on Cloudflare Workers AI makes using open models as a serverless API easy, powered by state-of-the-art GPUs deployed in Cloudflare edge data centers. Starting today, we are integrating some of the most popular open models on Hugging Face into Cloudflare Workers AI, po

swallow-hermes-st-v1 物語作成に強めなモデルが出来ないかと考えて作ったモデルです。 Chat VectorとEvoLLMの手法に影響を受けています。 英語モデルからchat vectorと物語vectorを作成して、日本語モデルの各Layerへの最適な加算比率を進化戦略で求めて作成したモデルです。 Model Details 寝る前に軽く読める物語をリクエストできるLLMが欲しかった。 GPT-4は口調は硬いし、いつもポジティブな話の締めをしてきて、面白くなかった。 では、自分でモデルを作ろうと思ったが、数件のデータセット作成で力尽きた。自分で話を作れるなら、誰もLLMに頼まないのだ。 うちひしがれる中、Model mergeによるLLMの機能追加が話題になり始めていた。 特に、Chat Vectorによるchat vector追加によるfine tuniung不要なc

Improving scalability There are several ways to approach the challenges of scaling embeddings. The most common approach is dimensionality reduction, such as PCA. However, classic dimensionality reduction -- like PCA methods -- tends to perform poorly when used with embeddings. In recent news, Matryoshka Representation Learning (blogpost) (MRL) as used by OpenAI also allows for cheaper embeddings.

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Quantization is a technique to reduce the computational and memory costs of evaluating Deep Learning Models by representing their weights and activations with low-precision data types like 8-bit integer (int8) instead of the usual 32-bit floating point (float32). Reducing the number of bits means the resulting model requires less memory storage, which is crucial for deploying Large Language Models

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In this blogpost, we will introduce you to the concept of Matryoshka Embeddings and explain why they are useful. We will discuss how these models are theoretically trained and how you can train them using Sentence Transformers. Additionally, we will provide practical guidance on how to use Matryoshka Embedding models and share a comparison between a Matryoshka embedding model and a regular embeddi

# ニューラル機械翻訳における Iterative Back-Translation を利用した コンパラブルコーパスの活用 山本 優紀 秋葉 友良 塚田 元 豊橋技術科学大学 \{yamamoto.yuki.pr, akiba.tomoyoshi.tk, tsukada.hajime.hl\}@tut.jp ## 概要 ニューラル機械翻訳 (NMT) の学習に用いる対訳コーパスの構築法として, 文書単位で対応付けられた 2 つの言語のコーパス (コンパラブルコーパス) から、対応付けられる文ペアを自動的に抽出する手法が広く採用されている. しかし, 文単位で意味が対応するものは少なく,多くの文は抽出されず捨てられてしまう. 本研究では、対訳コーパスとして抽出されなかった文を含めて,コンパラブルコー パス全体を NMT の学習に活用する手法を提案する. 評価実験により, コンパラブルコーパ

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検査に当たっては、国が行う工事や地方公共団体が国の補助金で行う工事などについて、工事に関する会計経理面だけではなく、工事の設計、積算、施工について実地に赴いて検査をし、不適切な事態の是正を図っています。 会計検査院では、実地に赴いて設計や工事費の積算について、基礎資料を見ながら担当者の説明を聞いたり、完成した施設等について、コンクリートの強度を測定する機器や、超音波や電磁波を用いた探傷器、鉄筋探知器などの非破壊検査装置などを使って、コンクリートの強度や鉄筋の位置、太さ、数などを確認したりしています。 また、工事箇所になんらかの異常が認められたり、設計と相違している点が認められた場合は、その箇所を破壊して内部を確認する破壊検査を行う場合もあります。