A. Transformer 기반 모델에서 RNN 기반 모델로 전환합니다.

B. 모델 추론을 위한 TensorRT 구현.

C. GPU 활용도를 극대화하기 위해 배치 크기를 늘립니다.

D. 혼합 정밀도 훈련(예: FPI 6)과 추론을 사용합니다.

E. 모델의 레이어 수를 줄입니다.

A. 두 모델이 메모리에 로드되고 추론이 순차적으로 수행되는 Python 백엔드입니다.

B. 두 개의 별도 모델 저장소, 하나는 CLIP(ONNX로)용이고 다른 하나는 StyleGAN(TensorRT로)용이며, 서로 다른 GPU에서 두 개의 Triton 인스턴스가 제공합니다.

C. 두 개의 모델 인스턴스(ONNX로서의 CLIP, TensorRT로서의 StyleGAN)가 있는 단일 모델 저장소는 단일 Triton 인스턴스에 의해 제공되며 동시 실행을 활용합니다.

D. PyTorch 백엔드를 사용하여 단일 Triton 인스턴스로 제공되는 TorchScript 형태의 두 모델을 모두 포함하는 단일 모델 저장소입니다.

E. CPU에서 모델을 사용하여 Python 백엔드만 사용합니다.

A. 모델에 입력하기 전에 이미지 특징에 고정된 가중치를 적용합니다.

B. 모델이 처음에는 텍스트 모달리티에 대해서만 훈련을 받고 점차적으로 이미지 모달리티를 도입하는 커리큘럼 학습 접근 방식을 사용합니다.

C. 각 학습 반복 과정에서 이미지나 텍스트 모달리티를 무작위로 삭제하는 모달리티 삭제 메커니즘을 도입합니다.

D. 모달리티별 그래디언트를 계산하고 텍스트 그래디언트에 대한 크기에 따라 이미지 그래디언트에 크기 조정 요소를 적용합니다.

E. 이미지 모달리티에 대한 별도의 손실 함수를 구현하고 검증 성능에 따라 가중치를 조정합니다.

A. 모델 크기를 늘리고 더 많은 데이터로 학습시킵니다.

B. 사실적으로 정확한 정보 데이터 세트를 기반으로 모델을 미세 조정합니다.

C. 외부 소스에서 모델의 지식을 기반으로 검색 증강 생성(RAG)을 사용합니다.

D. 텍스트 생성 중에 온도 0을 적용합니다.

E. 원하는 출력에 관계없이 항상 동일한 프롬프트를 사용합니다.

A. 중요한 시각적 이벤트(예: 동작 인식)를 감지하고 해당 출력을 요약 프로세스에 통합하기 위한 별도의 모델을 훈련합니다.

B. 요약 모델에서 오디오 기능에 부여된 가중치를 높입니다.

C. 모델이 시각적, 청각적 기능을 동시에 처리할 수 있도록 하는 다중 모달 주의 메커니즘을 사용합니다.

D. 오디오 전사 모델을 더욱 정확하게 조정합니다.

E. 위의 모든 것.