KM_Model_splicing_material_demonstration
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모델 설명
감각을 통해 미지의 것을 이해하는 것은 다소 원시적인 것처럼 보이지만, 더 나은 방법이 있습니까?
완전한 모델 처리는 13개의 프로세스를 필요로 하며, 이 프로세스들은 3가지 유형으로 나뉩니다. 전반적으로 최대한 자세히 설명드리겠습니다.
프로세스 1 분해
모델 A: (추출된 모델) 모델 B: 구성 요소 B 추출 모델 C: 구성 요소 C 추출
α = -1
프로세스 2 단계 추출
모델 A: 프로세스 1 추출물 1 모델 B: (추출된 모델) 모델 C: 프로세스 1 추출물 1
α = 2
이 단계의 혼합을 수행한 후 프로세스 1 추출물 2를 얻게 되며, 이후 모델 A와 모델 C를 계속 교체하여 프로세스 1 추출물 4를 얻어야 합니다.
간단히 추출된 모델의 유형을 소개해 드리겠습니다.
프로세스 1 추출물 1: 모델을 추출하고 혼합 알고리즘을 통해 추출된 모델의 기초 부분을 제거하고 남은 것은 이 모델의 스타일입니다. 이 부분을 스타일 1.0이라고 부릅니다.
프로세스 1 추출물 2: 기초 1.0, 프로세스 1 추출물 3: 스타일 2.0, 프로세스 1 추출물 4: 기초 2.0
프로세스 3 정제: 프로세스 3은 이전 프로세스와 결합하여 사용해야 합니다.
모델 A: 스타일 2.0 모델 B: 스타일 2.0 분해 프로세스 1 추출물 3 모델 C: 스타일 2.0
α = -1
이제 이 모델은 분해되지 않은 상태로 돌아왔으며 성공적으로 활성화되었습니다.
기초 2.0의 혼합 경로도 동일합니다.
이 방법은 추출물 정보의 깊이를 향상시킬 수도 있지만, 일부 조정이 필요합니다.
저는 전문 연구자가 아니라는 것을 인정합니다. 제가 한 모든 것이 무의미할 수도 있고, 제가 발견한 모든 것이 잘못되었을 수도 있습니다. 어쨌든, 저는 이제 피로를 느끼고 있으며 분명히 열정을 잃었습니다. 저는 모델 혼합에 많은 시간을 투자해왔지만, 결코 돌파구를 이뤄내지 못했습니다. 아마도 처음부터 제가 잘못된 방향을 택했을지도 모릅니다. 모델 훈련은 AI의 올바른 경로이며, 모델 혼합은 아닙니다. 모델 버전 업그레이드가 올바른 경로이며, 모델 혼합은 아닙니다. 그렇다면 당신은 어떤 생각이 있으십니까?