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拿大模型程式碼來訓練自用小模型:以AI寫(畫)書法為例
12 月14

拿大模型程式碼來訓練自用小模型:以AI寫(畫)書法為例

本文會拿Diffusion來學習及創作書法字體,也就是俗稱的:寫書法。雖然Diffusion也能學習依循標準筆順,來逐筆寫出字形。為了從簡單範例出發,本文先讓Diffusion來學習程生成整個字形,而不是逐一生成各筆劃。

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從CLIP應用領會潛藏空間(Latent space)的魅力
12 月12

從CLIP應用領會潛藏空間(Latent space)的魅力

本文將從商店櫃檯的產品推薦應用來說明:我們可以拿CLIP的原始程式碼,搭配商家自有產品圖像(Image)和圖像敘述文句(Text),來訓練出企業自用的CLIP小模型,同時也領會其幕後潛藏空間(Latent space)的運作及其效果。

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如何利用低位元量化技術進一步提升大模型推論性能
12 月12

如何利用低位元量化技術進一步提升大模型推論性能

相比運算量的增加,大模型推論速度更容易受到記憶體頻寬的影響,導致算力資源無法得到充分發揮,進而影響性能;低位元量化技術是讓大語言模型(LLM)在部署過程中實現性能需求的最佳方案之一,本文將探討低位元量化技術如何幫助LLM提升性能,以及新版OpenVINO對於低位元量化技術的支援。

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【Maker電子學】步進馬達的原理與驅動—PART3
12 月11

【Maker電子學】步進馬達的原理與驅動—PART3

本篇文章介紹一顆很常用的步進馬達驅動 IC——L293D,說明其驅動步進馬達所需要的時序和波形。

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【MakeCode】在micro:bit上實作混成(blended)計步器
12 月07

【MakeCode】在micro:bit上實作混成(blended)計步器

本文將帶領讀者們在一塊 micro:bit 主板上體驗由 MakeCode 平台提供的積木(Blocks)、靜態型別腳本(Static TypeScript,STS)和 Static Python(SP)三種程式語言開發工具,以 micro:bit 最著名的計步器範例展示。

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利用Intel平台提升LLM微調與訓練效率:ResNet50+LoRA範例
11 月29

利用Intel平台提升LLM微調與訓練效率:ResNet50+LoRA範例

本文將說明如何擅用英特爾(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。

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