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Transformer[1]の核心となる仕組みであるAttentionは、入力シーケンス内の各トークン間の関連性に基づいて注意の計算を行います。それにより、Transformerは従来の系列処理において主流であったRNNの性能を凌駕する性能を実現し、更には画像処理などの領域でも大きな成果を上げることができました[2]。このように従来のモデルでは成し得なかったような成果を達成できる万能な仕組みであるAttentionですが、その計算コストは入力シーケンス長\(n\)に対して指数関数的に増加するという大きな課題を持ちます。つまり、扱えるシーケンスの長さは計算機のハードウェア性能に大きく影響され、ある程度のシーケンス長を扱うには、高い処理能力と大容量のメモリを持つ計算機が必要となります。そのため、如何にすればAttentionの計算コストを下げることができるのか、計算量を減少させられるかが研究さ
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
SparseなDNNモデルの分散学習
大規模言語モデル (LLM) をはじめとする巨大なDNNモデルでは、計算量の削減のためsparseなアーキテクチャが使われることがあります。本講演では、このようなsparseなDNNモデルに対する分散学習の手法について解説します。12/20の
git の sparse-checkout を使ってモノリポでも快適にいこう！ - asoview! Tech Blog
こんにちは。エンジニアリングマネージャーをやっている竹内です。 弊社では現在 Git リポジトリをモノリポで運用しています。 tech.asoview.co.jp 上記記事内に partial cloneやshallow clone、sparse checkoutなどGitで巨大なリポジトリを扱うための機能なども活かし、快適にMonorepoを扱える環境を構築する必要があります。 とありますので、今回は sparse-checkout について書きたいと思います。 sparse-checkout とは git-scm.com sparse-checkout とは、ざっくりいうとローカルに checkout するディレクトリを限定することができる git の機能です。 これにより自分が使うディレクトリのみローカル(working tree)に持ってこれます。 モノリポ内には数十のパッケージ(
拡散モデルについて思ったこと、統計モデリング等との関係 - xiangze's sparse blog
久しぶりの投稿になります その間世の中では様々なことが起こりましたがStable diffusion,novelAI, DALL-e, midjourneyなど画像生成AIの流行もその一つです。 画像生成AIの性能の中核とも言える拡散モデルに関して他の機械学習手法との関連、そして多くのアイデアの源泉となった非平衡統計物理学，統計モデリング、進化生物学などとの関係に関して思ったことを書きます。 ためになる論文、本のリンクも貼ります。 目次 目次 score matchingとの関係 他の生成モデルとの関係 非平衡統計物理学との関係 統計モデリングの手法との共通点、相違点 情報幾何との関係 進化生物学との関係 専用ハードウェアへのヒント？ なぜ拡散モデルはうまくいくのか コンテンツ生成以外の応用 その他 Next Step(ToDo) ためになるリンク 英語 ためになる本 Fitness la
偉大なリポジトリの一部だけを利用したい Gitで特定のファイルやディレクトリだけcloneしたい おそらくあなたがやりたいのは Sparse checkout ではないでしょうか 先人の情報によれば「とりあえず普通に clone する」という例が多いのですが、ファイル数が多い場合など、すべてを clone したくない場合もあります。 そのような場合は下記のようにして sparse checkout を有効にします。 リポジトリの内、必要となるのはコンパイルされたヘッダファイル 1 つだけ ということがそれなりにあるので sparse checkout ができるとそういう時に便利そうだ。 ただ、調査した感じでは大規模なリポジトリの一部だけを利用するという用途の場合、 sparse checkout と submodule を組み合わせる必要があるらしい。 わからないことは 1 つずつチェック
GitHub - PaulPauls/llama3_interpretability_sae: A complete end-to-end pipeline for LLM interpretability with sparse autoencoders (SAEs) using Llama 3.2, written in pure PyTorch and fully reproducible.
Modern LLMs encode concepts by superimposing multiple features into the same neurons and then interpeting them by taking into account the linear superposition of all neurons in a layer. This concept of giving each neuron multiple interpretable meanings they activate depending on the context of other neuron activations is called superposition. Sparse Autoencoders (SAEs) are models that are inserted
本投稿は以下アドベントカレンダーとリンクしています。 AWS Analytics Advent Calendar 2024 (12/25 分) 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2024 (シリーズ2 12/25 分) OpenSearch におけるベクトル検索の概要 OpenSearch はオープンソースの全文検索・分析スイートです。OpenSearch は全文検索に加えてベクトル検索の機能も備えています。 ベクトル検索は従来の全文検索による検索が苦手とするあいまいなクエリの処理を実現することができるため、あいまい検索や LLM と組み合わせた検索検索拡張生成(RAG) に代表される文書検索・ナレッジ検索で幅広く活用されています。 一般的にベクトル検索と呼ばれているのは、N 次元の数値配列からなる密ベクトルを使った検索です。密ベクトル検索では、クエリと検索対象のデータは
Non-determinism in GPT-4 is caused by Sparse MoEWhat the title says It’s well-known at this point that GPT-4/GPT-3.5-turbo is non-deterministic, even at temperature=0.0. This is an odd behavior if you’re used to dense decoder-only models, where temp=0 should imply greedy sampling which should imply full determinism, because the logits for the next token should be a pure function of the input seque
Make Every feature Binary: A 135B parameter sparse neural network for massively improved search relevance - Microsoft Research
Make Every feature Binary: A 135B parameter sparse neural network for massively improved search relevance Published August 4, 2021 By Junyan Chen , Principal Applied Science Manager Frédéric Dubut , Principal PM Manager, Core Search & AI Jason (Zengzhong) Li , Partner Group Engineering Manager Rangan Majumder , Vice President Recently, Transformer-based deep learning models like GPT-3 have been ge
リポジトリの一部分だけcheckoutできるsparse-checkoutがactions/checkout@v4に来てた - Qiita
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macOS 26 TahoeではAVFがアップデートされ、仮想マシン向けのイメージフォーマット「Apple Sparse Image Format (ASIF)」が利用可能になり、VM間の通信やmacOS VMでのDRMコンテンツもサポート。
macOS 26 TahoeではVirtualizationフレームワークがアップデートされ、仮想マシンイメージのストレージサイズを節約/転送速度を向上させる新しいイメージフォーマット「ASIF」が利用可能になり、VM間の通信やmacOS VMでのDRMコンテンツがサポートされるそうでうｓ。詳細は以下から。 Appleは2020年06月に開催した世界開発者会議(WWDC20)で、Intel(x86_64)からApple Silicon(arm64)へ移行する際に、開発者がApple Silicon MacでIntel Macと同等の開発環境を構築できるよう、macOS 11 Big Surに仮想マシン (VM)を簡単に作成/管理できるハイレベルAPI「Apple Virtualization Framework (AVF)」を導入すると発表し、
リポジトリの一部だけcheckoutするGitコマンド：sparse-checkout - はんなりと、ゆるやかに
大きなリポジトリを扱うときにリポジトリの一部だけcloneしたい時があります。そんなときに使えるコマンドがgit sparse-checkoutです。Partial Cloneとgit sparse-checkoutコマンドを使うとリポジトリの一部ディレクトリだけcheckoutできます。 Partial Clone機能を使うと不要なオブジェクトを除外してダウンロードできるので、大きなリポジトリもサイズを抑えて素早くcloneできます。 git-scm.com Partial Cloneしたリポジトリに対してgit sparse-checkoutを使って必要なファイルだけcheckoutします。Git 2.26でgit sparse-checkoutにaddが追加され使いやすくなっています。 git-scm.com 今回の検証に使ったgit version は 2.26.2 です。 202
モノリポで git worktree と sparse-checkout を組み合わせてみる - asoview! Tech Blog
アソビュー！ Advent Calendar 2024 の11日目です。 エンジニアの村松です🎅<ｺﾝﾁﾊ はじめに アソビューが提供するサービスは多数のアプリケーションで構成されており、これらのアプリケーションはモノリポで管理されています。アソビューのモノリポの取り組みについてはこちらのブログもぜひご覧ください！ tech.asoview.co.jp 以前、モノリポ + git worktree をテーマにテックブログを書きました。モノリポのアプリケーション群を、複数のブランチで同時にローカルで作業したい場合に git worktree を使うと便利ですね！という内容です。 tech.asoview.co.jp このブログを書いてから3年半ほど経ちましたが、今も git worktree を使っています。 git worktree の課題 さて、そんな便利な git worktree
3つの要点 ✔️ Attentionのレイヤー毎の特徴を再現することで，計算量の削減を達成 ✔️ Sliding Window Attenion、Dilated Sliding Window Attention、Global Attentionという3つのAttentionを使ってTransformernの計算量を削減した ✔️ 計算量を削減しただけではなくて，当時のSOTAを達成している． Generating Long Sequences with Sparse Transformers written by Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Ilya Sutskever (Submitted on 23 Apr 2019) Comments: Published on arxiv. Subjects: Machine Learning (c
git sparse-checkout
Sparse checkout（疎なチェックアウト） いつのまにか、git で一部のディレクトリだけチェックアウトすることができるようになってたので試してみた。[1] azure-quickstart-templatesのようなファイルが大量になるレポジトリだと一部だけ欲しくなる。また、レポジトリの中に利用しているOSのファイルシステムでは使えないような文字が使われたファイルがある場合もあり、一部だけチェックアウトできるのは嬉しい。[2] ここでは、新しいレポジトリをクローンするところから始める。まず、最初にcloneするときに、--no-checkout オプションを付ける。こうすると、すべてのGit objectがクローンされるが、ファイルは作成されない。 $ git clone --no-checkout https://github.com/Azure/azure-quicksta
submodule の中身を必要な部分だけ持ってくるようにする sparse checkout でリポジトリの一部を持ってくる でリポジトリの一部分だけ取得することができた。それを submodule に応用してみる。 参考: Git 特定のフォルダのみcloneする submodule編 - Qiita submodule を sparse checkout する 前回 Gitで特定フォルダのみクローンする方法を書いたが、これはsubmoduleの場合も使用可能。 というか、submoduleの時にこそ使用する機会が多いだろう(dllだけ取るなど)。 ただ、ファイルを置く場所がちょっと異なる。submodule関連の設定は .git/modules 配下にあるため、 sparse-checkoutもこちらに置く必要があるのだ。 git submodule add https://some
$ git clone --filter=blob:none --sparse ${REMOTE_URL} $ git sparse-checkout set ${DIRECTORY_NAME} 注意事項 2021年12月現在（git version 2.34.1） git sparse-checkout --helpにTHIS COMMAND IS EXPERIMENTAL.とあるように、 git sparse-checkout は変更の可能性があります。お気をつけください。 用途 GitHub などリモートに置かれたレポジトリを手元に clone する際、一部のディレクトリのみを clone します。 レポジトリが育ってくるにつれ、レポジトリのデータ量が大きくなってしまうことがあります。 実際に必要なディレクトリは一部であるにも関わらず、レポジトリ全てのデータを clone するのは好
It’s 11 o’clock. Do you know where your variables are pointing? def shout(obj) obj.to_s + "!" end It’s hard to tell just looking at the code what type obj is. We assume it has a to_s method, but many classes define methods named to_s. Which to_s method are we calling? What is the return type of shout? If to_s doesn’t return a String, it’s really hard to say. Adding type annotations would help… a l
GitHub - castorini/pyserini: Pyserini is a Python toolkit for reproducible information retrieval research with sparse and dense representations.
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.git\info\sparse-checkoutファイルにチェックアウトするディレクトリのリストがある。 coneモードとnon-coneモード #sparse-checkoutにはconeとnon-coneの2つのモードがある。標準ではconeモードが有効になっている。non-coneモードに切り替えるには--no-coneオプションをつける。 coneモードとnon-coneモードでは、チェックアウトするファイルを指定する方法が異なる。coneモードはディレクトリによる指定であり、non-coneモードはパターンによる指定である。setやaddで入力した文字列は、coneモードではディレクトリのリストとして、non-coneモードではパターンのリストとして扱われる2。 non-coneモードのパターンは.gitignoreファイルと同じ文法だ。例えば次のようにすれば、ルートのDIR1
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Sparse Attentionについて分かりやすく解説！
Make your monorepo feel small with Git’s sparse index
sparse checkout でリポジトリの一部だけを持ってくる
OpenSearch で日本語 Sparse search を動かしてみる
Non-determinism in GPT-4 is caused by Sparse MoE
Sparse Transformers：入力シーケンスの長さによる計算量増加問題への革新的なアプローチ
git submodule でリポジトリの一部だけを利用する(sparse checkout)
一部のディレクトリだけgit cloneする（sparse-checkout）
Interprocedural Sparse Conditional Type Propagation
git sparse-checkoutで一部のファイルだけをチェックアウトする
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