Zero-Shot の主な目的は、トレーニング サンプルなしで結果を予測する機能を取得することであり、マシンはトレーニング中にトレーニングされなかったクラスのオブジェクトを認識する必要があります。ゼロショット学習は知識の伝達に基づいており、トレーニング中に提供されるインスタンスにすでに含まれています。

MMLU は、OpenAI GPT-4、Mistral 7b、Google Gemini、Anthropic Claude 2 などのさまざまな言語モデルをテストおよび比較する方法を提供します。

AIOps とは、IT チームの運用および機能のワークフローを強化するためのビッグ データ、高度な分析、機械学習の使用を指します。

Apptainer は、以前は Singularity として知られていたハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 用のコンテナ システムです。これは、自己完結型環境で Linux コンテナー、パッケージ化ソフトウェア、ライブラリー、およびランタイム コンパイラーを構築して実行するために使用されます。

Beowulf クラスタは、安価なパーソナルコンピュータハードウェアを使用して最適なコストパフォーマンスを実現することを特徴とする高性能並列計算機クラスタ構造です。

ヒューマン フィードバック強化学習は、強化学習とヒューマン フィードバックを組み合わせた、AI システムをトレーニングする高度な方法です。

バッチ処理は、順番に結合され、バッチ ファイル内のバッチで実行される一連のコマンドまたはプログラムです。

数値流体力学アプリケーションは、高スループットのローカル ストレージ、低遅延ネットワーク、最適化された CPU を備えたハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) システムで最も効率的に実行されます。

データ サイエンス (DS) は、大規模なデータから貴重な情報、洞察、知識を抽出することを目的としています。

フィールド プログラマブル ゲート アレイ フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) は、プログラマブル相互接続によって接続された構成可能ロジック ブロック (CLB) のマトリックスに基づく半導体デバイスです。製造後に、目的のアプリケーションや機能要件に基づいて再プログラムできます。

コンピュータ コンピューティングの分野では、リモート ダイレクト メモリ アクセス (RDMA) は、両方のオペレーティング システムを介さずに、あるコンピュータのメモリから別のコンピュータにデータを直接転送するダイレクト メモリ アクセス テクノロジです。

ハードウェア アクセラレーションとは、非常に計算量の多い作業をコンピュータ内の特殊なハードウェアに割り当てるプロセスを指します。これにより、中央プロセッサの負荷が軽減され、汎用 CPU のみで実行されるソフトウェアよりも効率的になります。

並列コンピューティングは、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) の下位区分であり、シリアル コンピューティング モデルと比較して、複数のタスクを複数のプロセッサまたはコンピューターで同時に実行することによってコンピューティングの効率を向上させます。

ハイスループット コンピューティング (HTC) は、リソースを使用して多数のコンピューティング タスクを並行して実行することを目的としたコンピューティングのタイプとして定義されます。

ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC、正式名称はハイ パフォーマンス コンピューティング) は、「スーパーコンピューティング」という言葉に続く用語で、強力なコンピューティング リソースを使用して複雑な問題を解決するコンピューティング分野です。

大規模な言語モデルは人工知能アルゴリズムです。多数のパラメーターを備えたニューラル ネットワーク テクノロジーを適用し、自己教師あり学習テクノロジーを使用して人間の言語やテキストを処理して理解します。

出力変調法は、出力表現を変換し、その摂動を引き起こす方法であり、学習者の多様性を高めるためによく使用されます。分類出力を回帰出力に変換して、個々の学習者を構築します。

ランダム フォレストは、複数のデシジョン ツリーを含む多用途のアルゴリズムです。

ランダム ウォークは、不規則な変化を表すために使用される、一連のランダムなアクションの軌跡で構成される統計モデルです。

ニューラル機械翻訳 (NMT) は、純粋なニューラル ネットワークに基づく機械翻訳フレームワークです。ニューラル ネットワークを使用して、ソース言語からターゲット言語への翻訳をエンドツーエンドで実現します。

ニューラル チューリング マシンは、ニューラル ネットワークに基づいたチューリング マシンであり、微分関数を実現できるマシン アルゴリズムです。ニューラル ネットワーク コントローラー (コントローラー) と外部メモリ (メモリー) が含まれます。

同じ戦略とは、サンプルの生成に使用される戦略が、ネットワークがパラメーターを更新するときに使用される戦略と同じであることを意味します。同じ戦略手法の代表的な例としては、SARAS アルゴリズムがあります。

受信機動作特性 (ROC) は、システム マッチング アルゴリズムのテスト メトリックです。マッチングスコア閾値と誤認識率、拒否率の関係です。これは、さまざまなしきい値での認識アルゴリズムの拒否率と誤認識率のバランスを反映しています。

制限付きボルツマン マシンは、2 層構造、対称接続、自己フィードバックのない一種の確率的ニューラル ネットワーク モデルです。

Zero-Shot の主な目的は、トレーニング サンプルなしで結果を予測する機能を取得することであり、マシンはトレーニング中にトレーニングされなかったクラスのオブジェクトを認識する必要があります。ゼロショット学習は知識の伝達に基づいており、トレーニング中に提供されるインスタンスにすでに含まれています。

MMLU は、OpenAI GPT-4、Mistral 7b、Google Gemini、Anthropic Claude 2 などのさまざまな言語モデルをテストおよび比較する方法を提供します。

AIOps とは、IT チームの運用および機能のワークフローを強化するためのビッグ データ、高度な分析、機械学習の使用を指します。

Apptainer は、以前は Singularity として知られていたハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 用のコンテナ システムです。これは、自己完結型環境で Linux コンテナー、パッケージ化ソフトウェア、ライブラリー、およびランタイム コンパイラーを構築して実行するために使用されます。

Beowulf クラスタは、安価なパーソナルコンピュータハードウェアを使用して最適なコストパフォーマンスを実現することを特徴とする高性能並列計算機クラスタ構造です。

ヒューマン フィードバック強化学習は、強化学習とヒューマン フィードバックを組み合わせた、AI システムをトレーニングする高度な方法です。

バッチ処理は、順番に結合され、バッチ ファイル内のバッチで実行される一連のコマンドまたはプログラムです。

数値流体力学アプリケーションは、高スループットのローカル ストレージ、低遅延ネットワーク、最適化された CPU を備えたハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) システムで最も効率的に実行されます。

データ サイエンス (DS) は、大規模なデータから貴重な情報、洞察、知識を抽出することを目的としています。

フィールド プログラマブル ゲート アレイ フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) は、プログラマブル相互接続によって接続された構成可能ロジック ブロック (CLB) のマトリックスに基づく半導体デバイスです。製造後に、目的のアプリケーションや機能要件に基づいて再プログラムできます。

コンピュータ コンピューティングの分野では、リモート ダイレクト メモリ アクセス (RDMA) は、両方のオペレーティング システムを介さずに、あるコンピュータのメモリから別のコンピュータにデータを直接転送するダイレクト メモリ アクセス テクノロジです。

ハードウェア アクセラレーションとは、非常に計算量の多い作業をコンピュータ内の特殊なハードウェアに割り当てるプロセスを指します。これにより、中央プロセッサの負荷が軽減され、汎用 CPU のみで実行されるソフトウェアよりも効率的になります。

並列コンピューティングは、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) の下位区分であり、シリアル コンピューティング モデルと比較して、複数のタスクを複数のプロセッサまたはコンピューターで同時に実行することによってコンピューティングの効率を向上させます。

ハイスループット コンピューティング (HTC) は、リソースを使用して多数のコンピューティング タスクを並行して実行することを目的としたコンピューティングのタイプとして定義されます。

ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC、正式名称はハイ パフォーマンス コンピューティング) は、「スーパーコンピューティング」という言葉に続く用語で、強力なコンピューティング リソースを使用して複雑な問題を解決するコンピューティング分野です。

大規模な言語モデルは人工知能アルゴリズムです。多数のパラメーターを備えたニューラル ネットワーク テクノロジーを適用し、自己教師あり学習テクノロジーを使用して人間の言語やテキストを処理して理解します。

出力変調法は、出力表現を変換し、その摂動を引き起こす方法であり、学習者の多様性を高めるためによく使用されます。分類出力を回帰出力に変換して、個々の学習者を構築します。

ランダム フォレストは、複数のデシジョン ツリーを含む多用途のアルゴリズムです。

ランダム ウォークは、不規則な変化を表すために使用される、一連のランダムなアクションの軌跡で構成される統計モデルです。

ニューラル機械翻訳 (NMT) は、純粋なニューラル ネットワークに基づく機械翻訳フレームワークです。ニューラル ネットワークを使用して、ソース言語からターゲット言語への翻訳をエンドツーエンドで実現します。

ニューラル チューリング マシンは、ニューラル ネットワークに基づいたチューリング マシンであり、微分関数を実現できるマシン アルゴリズムです。ニューラル ネットワーク コントローラー (コントローラー) と外部メモリ (メモリー) が含まれます。

同じ戦略とは、サンプルの生成に使用される戦略が、ネットワークがパラメーターを更新するときに使用される戦略と同じであることを意味します。同じ戦略手法の代表的な例としては、SARAS アルゴリズムがあります。

受信機動作特性 (ROC) は、システム マッチング アルゴリズムのテスト メトリックです。マッチングスコア閾値と誤認識率、拒否率の関係です。これは、さまざまなしきい値での認識アルゴリズムの拒否率と誤認識率のバランスを反映しています。

制限付きボルツマン マシンは、2 層構造、対称接続、自己フィードバックのない一種の確率的ニューラル ネットワーク モデルです。