AI を自分好みに調整できる、追加学習まとめ ( その５: LoRA)｜teftef
こんにちはこんばんは、teftef です。今回も追加学習手法についてです。これまで説明してきた Diffusion Model のファインチューニングでは一般的に Unet , Text Transformer の再学習を行いました。しかし、全てのパラメーターを再学習するには時間がかかってしまいます。今回はファインチューニング後のモデルの品質を下げず、省時間、省メモリの手法を実現した軽量化手法、『LoRA』 です。 といっても今回は数学的な話はあまりせず、実際に 普通のファインチューニング手法と LoRA を用いた手法の違いを比べてみたいと思います。 私もまだ初学者であり、説明が間違っていたり勘違いがある可能性が 0 ではないということをご了承ください。ぜひコメントなどをいただけたら幸いです。 それでは行きます。 使用した論文 問題提起 機械学習(特に自然言語処理の分野)ではパラメーター数
home - GLAMPROOK FUTTSU BRISTOL HILL
「大自然を五感で感じる、Luxury Suite」をコンセプトに、 感動とくつろぎを届ける、極上グランピング GLAMPROOK。 「自然との共生」をテーマに デザインされたゲーティッド・ゴルフコミュニティ FUTTSU BRISTOL HILL。 お互いの理念に共鳴し、誕生したのが 「GLAMPROOK FUTTSU BRISTOL HILL」。 都心から一時間の ワールドリゾート。 ゲートの先には、この場所にしかない ここでしか体験できない、特別な時間がある。 ゴルフコースを中心にフェアウェイフロントのレジデンスが点在するワールドリゾート。 すべてが景観の一部として美しくあるよう、 自然と融合するランドスケープデザインに徹底してこだわった 「FUTTSU BRISTOL HILL」。 その敷地に誕生したGLAMPROOKでは ここにしかない、最高のひとときをご用意しております。 抜ける
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
