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초록·키워드
The advancement of Large Language Models (LLMs) necessitates managing billions of parameters, requiring cloud-based computational resources. Matrix decomposition and transformation techniques in linear algebra are crucial for efficient processing. However, traditional linear algebra focuses on theoretical proofs and lacks practical applicability. This study selects three key techniques from linear algebra for image compression and inverse transformations, linking theory with practice. This reinforces the mathematical foundation essential for AI development and semiconductor technology, enhancing real-world application performance. This paper demonstrates the practical value of linear algebra in modern technological advancements.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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