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Azure DevOps ハンズオン Vo.2 ~Azure DevOps Wiki を用いたドキュメントの作成~
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Xinhong Ma, Yiming Wang, Hao Liu, Tianyu Guo, Yunhe Wang, "When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation" NeurIPS2023 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/157c30da6a988e1cbef2095f7b9521db-Abstract-Conference.html
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
Yuuitirou528 default
CS集会でお話した、通信技術のひとつである「変調」について解説した資料です。 https://x.com/vrc_cpu_science/status/1724784316738355560
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
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CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
Azure DevOps ハンズオン Vo.2 ~Azure DevOps Wiki を用いたドキュメントの作成~
1.
Azure DevOps ハンズオン
Vol.2 日本マイクロソフト株式会社 Azure アプリケーション開発技術営業本部 南澤 拓法 (Takunori MINAMISAWA) ※2019年10月4日時点でのコンテンツです。 ~Azure DevOps Wiki を用いたドキュメントの作成~
2.
はじめに ・本資料は Azure DevOps
Labs のコンテンツを日本語化したものです。 (https://www.azuredevopslabs.com/labs/azuredevops/wiki/) ・タスク管理系のコンテンツを全3回でまとめています。 Vol.1 ~ Vol.3 まで通して実施することを想定して作成しました。 本コンテンツは、Vol.1 終了後に実施することをおすすめいたします。 ・このコンテンツは2019年10月4日時点のものです。 今後のUI等の変更には対応していませんので、ご了承ください。
3.
事前準備 (Vol.1 を実施していない方のみ) Section
0
4.
Azure DevOps Service
にサインインをし、「+New project」をクリックしてください
5.
必須事項を入力・選択し、「Create」をクリックしてください
6.
Wiki の作成と編集 (Project
Wiki) Section 1
7.
「Overview」から「Wiki」タブを選択し、「Create project wiki」をクリックしてください
8.
任意の内容を入力し、「Save」をクリックしてください
9.
「Close」をクリックしてください
10.
メニューから「Wiki security」を選択してください
11.
パーミッションを確認することができます
12.
メニューから「+ Add sub-page」を選択してください
13.
任意の内容を入力し、「Save with revision
message」をクリックしてください
14.
コメントを入力し、「Save」してください
15.
「Close」をクリックしてください
16.
メニューから「+ Add sub-page」を選択してください
17.
任意の内容を入力し、「Save」後「Close」してください
18.
「Edit」をクリックしてください
19.
一部を変更し、「Save with revision
message」をクリックしてください
20.
コメントを入力し、「Save」をクリックしてください
21.
「Close」をクリックしてください
22.
メニューから「View revisions」を選択してください
23.
変更メッセージをクリックしてください
24.
変更箇所をご確認ください
25.
Wiki と Azure
Repos の統合 (Code Wiki) Section 2
26.
「Repos」の「Files」タブから「Initialize」をクリックしてください
27.
メニューから「Rename」を選択してください
28.
任意の名前に変更し、「Commit」をクリックしてください
29.
メニューから「Edit」を選択してください
30.
任意の内容を入力し、「Commit」をクリックしてください
31.
「Commit」をクリックしてください
32.
「Overview」から「Wiki」を選択し、メニューから「Publish code as
wiki」をクリックしてください
33.
メニューからリポジトリを選択し、「OK」をクリックしてください
34.
任意の Wiki name
を決め、「Publish」をクリックしてください
35.
Azure Repos で作成したドキュメントが閲覧できることをご確認ください
36.
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