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모델 소개

이 LoRA 모델의 원래 크기는 1.7GB이며, 하드디스크 공간과 비디오 메모리 공간을 절약하기 위해 sv_fro 방법을 사용하여 행렬을 압축하여 원래 크기의 1/100로 줄였으며, 정확도 손실은 5% 이내로 유지됩니다. 1.7GB 전체 버전이 필요하시면 우리 QQ 그룹에 가입하세요: 895633778

압축 알고리즘 소개:

sv_fro 방법은 행렬을 심층 압축하는 방법으로, 주로 행렬의 저장 공간과 계산 복잡도를 줄이는 데 사용됩니다.

sv_fro 방법의 기본 개념은 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)를 사용하여 행렬 A를 세 개의 행렬의 곱으로 분해하는 것입니다: A = U S V^T. 여기서 U와 V는 직교 행렬이고, S는 특이값 행렬입니다. 특이값 행렬 S는 대각선 요소가 특이값인 대각 행렬입니다.

sv_fro 방법에서는 행렬 A에서 큰 특이값만 유지하고, 작은 특이값은 0으로 설정하여 행렬의 심층 압축을 실현합니다. 구체적인 절차는 다음과 같습니다:

1. 행렬 A에 대해 특이값 분해를 수행하여 U, S, V를 얻습니다.
2. 사전 설정한 임계값에 따라 S에서 임계값보다 작은 특이값을 0으로 설정합니다.
3. 압축된 특이값 행렬 S와 U, V를 사용하여 원래 행렬 A를 재구성합니다.

sv_fro 방법으로 심층 압축을 수행한 후, 행렬의 저장 공간을 크게 줄일 수 있으며 계산 복잡도도 일정 부분 감소시킬 수 있습니다. 이는 대규모 행렬을 처리해야 하는 작업에 중요한 실제 응용 가치를 갖습니다.

모델 소개

이 LoRA 모델의 원래 크기는 1.7GB이며, 하드디스크 공간과 비디오 메모리 공간을 절약하기 위해 sv_fro 방법을 사용하여 행렬을 압축하여 원래 크기의 1/100로 줄였으며, 정확도 손실은 5% 이내로 유지됩니다. 1.7GB 전체 버전이 필요하시면 우리 QQ 그룹에 가입하세요: 895633778

압축 알고리즘 소개:

sv_fro 방법은 행렬을 심층 압축하는 방법으로, 주로 행렬의 저장 공간과 계산 복잡도를 줄이는 데 사용됩니다.

sv_fro 방법의 기본 개념은 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)를 사용하여 행렬 A를 세 개의 행렬의 곱으로 분해하는 것입니다: A = U S V^T. 여기서 U와 V는 직교 행렬이고, S는 특이값 행렬입니다. 특이값 행렬 S는 대각선 요소가 특이값인 대각 행렬입니다.

sv_fro 방법에서는 행렬 A에서 큰 특이값만 유지하고, 작은 특이값은 0으로 설정하여 행렬의 심층 압축을 실현합니다. 구체적인 절차는 다음과 같습니다:

1. 행렬 A에 대해 특이값 분해를 수행하여 U, S, V를 얻습니다.
2. 사전 설정한 임계값에 따라 S에서 임계값보다 작은 특이값을 0으로 설정합니다.
3. 압축된 특이값 행렬 S와 U, V를 사용하여 원래 행렬 A를 재구성합니다.

sv_fro 방법으로 심층 압축을 수행한 후, 행렬의 저장 공간을 크게 줄일 수 있으며 계산 복잡도도 일정 부분 감소시킬 수 있습니다. 이는 대규모 행렬을 처리해야 하는 작업에 중요한 실제 응용 가치를 갖습니다.

Alpha1

이 버전의 커버 이미지에서는 XL과 SD1.5 사이의 차이를 매우 명확하게 확인할 수 있습니다.

원 학습 데이터에는 옷에 글자들이 포함된 이미지가 있으며, 커버에서 보듯이 XL은 글자 개념을 매우 선명하게 인식합니다!

이것은 XL에 대한 첫 번째 탐색입니다. 많은 분들이 결과 이미지를 공유해 주시면 감사하겠습니다!