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それが分かると何に有利なのかはわからんかった。『隠れ層の次元数は、しばしばモデルの全体的なパラメータ数と相関があるため、モデルの規模を推定するための手掛かりになり得る』
spark7 のブックマーク 2024/03/14 11:58
米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表それが分かると何に有利なのかはわからんかった。『隠れ層の次元数は、しばしばモデルの全体的なパラメータ数と相関があるため、モデルの規模を推定するための手掛かりになり得る』2024/03/14 11:58
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www.itmedia.co.jp2024/03/14
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。...
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それが分かると何に有利なのかはわからんかった。『隠れ層の次元数は、しばしばモデルの全体的なパラメータ数と相関があるため、モデルの規模を推定するための手掛かりになり得る』
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