乾燥肌ブログ村 トップ

リバースエイジング（若返り）を目的とした、南魚沼でエイジングケア専門サロンOrientalの廣田勝也です。  男性も見た目を気にされてる昨今。 Orienta…

Bidang kecerdasan buatan berkembang pesat, dan terdapat peningkatan signifikan dalam teknologi text-to-speech (TTS). Parler-TTS adalah perpustakaan inferensi dan pelatihan sumber terbuka baru yang dirancang untuk mendorong inovasi dalam model TTS berkualitas tinggi dan terkendali. Pertimbangan Etis dalam Parler-TTS Dikembangkan dengan mempertimbangkan pertimbangan etis, Parler-TTS menetapkan standar baru untuk teknologi sintesis suara dengan menyediakan kerangka kerja yang memprioritaskan penggunaan data berbasis izin dan mekanisme kontrol suara yang sederhana namun efektif. Fitur Utama Parler-TTS Parler-TTS membedakan dirinya dari model TTS konvensional dengan mengatasi masalah etika seputar kloning suara. Alih-alih mengandalkan metode kloning suara yang berpotensi mengganggu, Parler-TTS mencapai kontrol suara melalui perintah teks langsung, memastikan bahwa ucapan yang dihasilkan mematuhi pedoman etika. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi masalah privasi dan persetujuan tetapi juga membuka kemungkinan bar

Pendahuluan Model bahasa seringkali membutuhkan lebih banyak paparan terhadap kesalahan yang bermanfaat selama pelatihan, yang menghambat kemampuan mereka untuk mengantisipasi konsekuensi di luar token berikutnya. Model bahasa harus meningkatkan kapasitas mereka untuk pengambilan keputusan, perencanaan, dan penalaran yang kompleks. Model berbasis transformator berjuang dengan perencanaan karena kesalahan yang menumpuk dan kesulitan dalam tugas-tugas yang membutuhkan pandangan ke depan. Metode Pencarian Aliran Peneliti dari Universitas Stanford, MIT, dan Harvey Mudd telah merancang sebuah metode untuk mengajarkan model bahasa cara mencari dan mundur dengan merepresentasikan proses pencarian sebagai string yang diserialkan, Aliran Pencarian (SoS). Mereka mengusulkan bahasa terpadu untuk pencarian, yang didemonstrasikan melalui permainan Countdown. Pelatihan awal model bahasa berbasis transformator pada aliran pencarian meningkatkan akurasi sebesar 25%, sementara penyesuaian lebih lanjut dengan metode peningkata

Pendahuluan Kecerdasan buatan (AI) yang dapat mengenali objek apa pun, memahami teks apa pun, dan menghasilkan gambar realistis tanpa pelatihan eksplisit pada konsep tersebut adalah janji menarik dari kemampuan “zero-shot” dalam AI. Namun, seberapa dekat kita untuk mewujudkan visi ini? Analisis Data Pretraining Penelitian baru meragukan kemampuan generalisasi sebenarnya dari model AI multimodal populer seperti CLIP dan Stable Diffusion. Analisis data pretraining mereka mengungkapkan bahwa kinerja model pada konsep tertentu sangat terkait dengan seberapa sering konsep itu muncul dalam data pretraining. Semakin banyak contoh pelatihan untuk suatu konsep, semakin baik akurasi model. Namun, hubungan ini mengikuti kurva eksponensial. Untuk mendapatkan peningkatan kinerja yang linier, model perlu melihat lebih banyak contoh konsep itu secara eksponensial selama prapelatihan. Ini menunjukkan bahwa sistem AI saat ini sangat haus data dan tidak efisien dalam mengambil sampel saat mempelajari konsep baru dari awal. Ket

こんにちは昨日は1日凄い雨風でした。春の嵐との事で、桜の時期もそろそろおしまいですね。 毎日のお昼ご飯を考えるのがとても大変で。今まで給食だったので、給食の有…

リバースエイジング（若返り）を目的とした、南魚沼でエイジングケア専門サロンOrientalの廣田勝也です。  昨日の休日は日中は用事を済ませ、夕方近くなって超…

こんにちは桜もそろそろ終わりになりそうですが・・・今年はお花見をする事なく終わりそうです 新しい環境になり、排水溝トラブルがあって。水回り、詰まっております。…

足の乾燥肌対策については、以下のポイントに注意して…