Google Colab で PEFT による大規模言語モデルのファインチューニングを試す｜npaka
「Google Colab」で 「PEFT」による大規模言語モデルのファインチューニングを試したので、まとめました。 1. PEFT「PEFT」(Parameter-Efficient Fine-Tuning)は、モデルの全体のファインチューニングなしに、事前学習済みの言語モデルをさまざまな下流タスクに適応させることができるパッケージです。 大規模言語モデルのファインチューニングは、多くの場合、法外なコストがかかりますが、「PEFT」は少数のパラメータのみをファインチューニングするため、計算コストとストレージ コストが大幅に削減でき、さらには、完全なファインチューニングに匹敵するパフォーマンスを実現します。 現在サポートしている手法は、次の4つです。 ・LoRA ・Prefix Tuning ・P-Tuning ・Prompt Tuning 2. Colabでの実行Google Colab
サイトの速度 - MOL
Stopwatch | By wwarby Flickr! こんにちわ、あなたの@t32k、ごきげんいかがでしょう。みなさんはスマホWebアプリ作っていて、自分の作ったものは速いのか遅いのか気になりませんかね？僕は木に泣くりまくりすてぃです。 そうゆうわけなもんで、表示速度とか計測してみようって話になるじゃないですかー、まさかストップウォッチで計測しないとは思うんですけどー、一応どのようにスピードを計測、そのアプリの性能を評価すればよいのか一緒に考えてみましょう。 僕が昔、ゴメス・コンサルティング（現：コンピュウェア モーニングスター） のセミナーに行ってきた時の話ですが、ここの会社はサイトパフォーマンスの計測サービスを提供していて、計測で重要なのは『定期的かつ継続的かつ同手法にてパフォーマンス測定』と言っておられました。 サービスリリース時はスモールスタートなのでアプリもコンパクトですか
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https://jp.techcrunch.com/2012/10/11/20121010googles-mod_pagespeed-is-now-out-of-beta-and-ready-to-make-your-sites-faster/
