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マルチビリオンパラメータの基盤モデルは通常H100クラスクラスタが必要とされるが、予算制約のあるチーム向けにワークステーションGPU環境で効率的に学習・微調整を行う7つの手法を提示した。
研究者らが、低ランク適応、データ拡張、連鎖的思考推論などの技術を用いて、アクセントのない多言語出力、表現力の向上、信頼性の高い合成を実現するLLMベースのテキスト読み上げシステムの品質と堅牢性を向上させた。