RNNでTransformer並みの性能を実現するRWKVがやばい
(本記事は数時間前からRWKVの手法について調べ始めた著者が、手法をまとめるためのメモ書きとして深夜テンション書いたレベルのものです。内容の正確さについて保証しないので各自最後にある参考文献の確認をお願いします。日本語の記事でRWKVの手法について解説されたものが見当たらなかったので、一部僕の見解が含まれますが英語版中国語版の翻訳程度に受け取ってもらえたら幸いです。中国語は一切読めないけど・・・） Introduction 昨今の生成系AIブームの中で、OpenAIが開発するChatGPT、特にGPT4の性能は目を引くものがあります。ですが、そのモデルを動かすための計算資源にも目を引くものがあり、LLaMA.cppなどローカルで動かそうとする試みは存在するにせよ、やはり一般の家庭でしかも現実的な電気代でGPT4を動かすという未来は遠そうです。 さて、そんな話題のChatGPTやGPT4です
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
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量子・AI融合処理向け大規模クラウド基盤 一式 - 産総研：調達情報