活用IPEX和Intel GPU加速大型語言模型訓練效率
以IPEX (Intel-Extension-for-PyTorch)搭配Intel硬體產品,可提供最佳化功能大幅提升運作效能。例如透過PyTorch的
利用Intel平台提升LLM微調與訓練效率:ResNet50+LoRA範例
本文將說明如何善用英特爾(Intel)所研發的新產品和相關技術,來提升AI模型的訓練效率,以便提供更優質的推論功能。為了循序漸進介紹上述的新產品及其相關的使用技術,本文先從大家熟悉ResNet50圖像分類模型做為起步範例,並搭配LoRA來進行外掛訓練,以便從這簡單範例中充分理解如何活用上述的創新產品及相關技術。
闡述Stable Diffusion繪圖AI的架構知識 (上): 細說Encoder
SD(Stable Diffusion)是當今頂級的Text-to-Image的繪畫技術,本文將介紹其中的重要觀念:負責嵌入的模型(Encoder)及負責生成的核心模型(Decoder) 。
從認知學理解ChatGPT魅力的來源(三)
AI「看到」人類沒看到的,它能擴大人類的思維空間。即使ChatGPT回答您的「文案」,也是在表達它所看到的更大空間,給您一些建議,來引導您(人類)去「做出」您沒意料到的更棒的新東西。