パラメータ効率化 | Tags

AI・機械学習

2026年8月15日 10:32

Split visualization comparing traditional semiconductor thermal simulation taking 8 hours on the left with AI transformer-based surrogate model completing the same analysis in milliseconds on the right, connected by flowing data streams

前置き

前置きトランスフォーマー代理モデルがエンジニアリング設計に進出—しかしスケール不整合がそれらを破壊しますトランスフォーマーベースの代理モデルは、半導体設計ワークフローにおいて高コストの第一原理シミュレーションを置き換えています。かつて有限要素法の計算に8時間を要した熱解析が、学習済みモデルを通じてミリ秒単位で実行されます。このスピード向上は実質的なものですが、モデルが訓練データを超えて一般化する場合に限られます。採用パターンは一貫しています。チーム...

#深層学習 #トランスフォーマーアーキテクチャ #モデル最適化

AI・機械学習

2026年2月1日 19:02

Two intertwined translucent neural network structures, one glowing amber representing factual knowledge and one glowing blue representing logical reasoning, merging in the center with purple interference patterns against a dark technological background

デジタル代謝:再生的アンラーニングによる論理と事実の分離 — 純粋な神経論理コアに向けて

デジタル代謝:再生的アンラーニングによる論理と事実の分離 — 純粋な神経論理コアに向けてパラメータのエンタングルメント:根本的な問題主張: 大規模言語モデルはパラメータのエンタングルメントを示す。これは、推論論理と事実知識が共有された神経重みの中にエンコードされ、表現の干渉を生み出し、両方の能力を低下させるものである。定義的前提条件: パラメータのエンタングルメントは、異なる機能的目的(論理的推論と事実検索)が重複する重み行列内に共存...

#大規模言語モデル #機械学習 #モデル最適化

Autognosis

#パラメータ効率化

前置き

デジタル代謝:再生的アンラーニングによる論理と事実の分離 — 純粋な神経論理コアに向けて