AWSのServerless Inferenceを活用して、サーバーレスで学習から推論までを実装しよう (1/4)|CodeZine（コードジン） codezine.jp/article/detail… @codezineから
posted at 07:23:22
RT @deliprao: Looks like OpenAI is using Matryoshka method to train embeddings. arxiv.org/abs/2205.13147 pic.twitter.com/bVlLO7PVEA
posted at 06:23:34
RT @kazunori_279: 推薦の未来を感じる。長期的な効用。LLM推論がここでどう活きるかが面白そう。 speakerdeck.com/joisino/kuritu…
posted at 06:22:55
RT @ayousanz: 以下のイベントで「音声認識やLLMを使ったチャット及び音声生成をまとめた音声による対話ができる音声キャラクターについて」の内容でお話しします！ 【LT募集】生成AI新年会2024@GMO Yours・フクラス algomatic.connpass.com/event/306870/ #生成AI新年会
posted at 06:22:29
posted at 05:39:45
RT @arankomatsuzaki: DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence - Open-sources code models (1.3B ~ 33B) released under a permissive license - Outperforms Codex and GPT-3.5 arxiv.org/abs/2401.14196 pic.twitter.com/bWH4PNWsqs
posted at 05:28:35
RT @jobergum: Additional context on Matryoshka embeddings - I highly recommend the entire thread. twitter.com/zhaiandrew/sta…
posted at 05:25:18
RT @FilmDaicon: まっつくさんの『DAICON４の女の子』！もうワンフェスが楽しみでしかたがない！！ フジミさんからマットアローも出るし、さすが40周年（＋α）は伊達じゃない！！ twitter.com/mk2_mattuk/sta…
posted at 05:10:45
RT @jobergum: Matryoshka Representation Learning is trending after @OpenAIDevs announced their variable embedding length! Did you know that @vespaengine lets you peek into the original vector to perform any computations over k out of m dimensions? This example uses the first 256 out of 3072! pic.twitter.com/U8ODkNSl4E
posted at 05:08:09
RT @TYPFNJvx94LvMko: 偏差値50-55くらいの公立高校って、理系で旧帝狙えるくらいのポテンシャルがある子が1学年に何人かいるんだけど、周りの子達が全然勉強しない環境だから、それに引っ張られて高3の夏くらいまでほとんど勉強せず、結局その辺の適当な私大に進む。
posted at 05:07:11
RT @takeda1967: 1977年の年末時点でもうこんなの描いてるから完全に浮足立ってますよ。その映画来るの来年の夏だよ！ pic.twitter.com/REV5G50pYr
posted at 05:04:45
RT @FilmDaicon: 出ます！！！ 『DAICON FILM版 マットアロー１号』 フジミ模型からまさかのプラモデル化！ ええ時代や。。。 twitter.com/hobby_magazine…
posted at 05:04:37
RT @8co28: AIで上半身だけのキャラクターから下半身を生やして別アングルを出力する方法やばすぎてひっくり返る pic.twitter.com/e5mUWJU69x
posted at 05:03:12
RT @svpino: Extremely clever technique to get better predictions from a model in production: 1. Get original request 2. Augment it 3. Predict original input + augmentations 4. Average results 5. Make final prediction I'm writing about this in tomorrow's newsletter: underfitted.svpino.com pic.twitter.com/PCAyLBsAIs
posted at 01:04:48
RT @rockfish31: 戦車の下で焚き木を燃やしてエンジンを直接暖める伝統的手法。世界大戦でT-34でやっていたが、最近でもT-72でやってる。 twitter.com/andreibtvt/sta…
posted at 01:02:40
RT @jerryjliu0: 🪆Matryoshka Representation Learning (MRL) 🪆 Hidden behind @OpenAI’s new embedding updates* is a cool embedding representation technique by @adityakusupati et al. that encodes information at coarse-to-fine granularities in a single vector. Short 🧵 on how it works. Different… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/74nIFEt7Hb
posted at 00:58:11