Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Ollama

ollama create Joah -f Modelfile
Alice, Bob, Charlieκ°€ 3회의 κ²Œμž„μ—μ„œ 점수λ₯Ό λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. Alice의 μ μˆ˜λŠ” Bob의 점수의 두 배이며, Bob의 μ μˆ˜λŠ” Charlie의 4λ°°μž…λ‹ˆλ‹€. Charlieκ°€ 10점을 λ°›μ•˜λ‹€λ©΄ 이 3λͺ…μ˜ 평균 점수λ₯Ό κ³„μ‚°ν•˜μ„Έμš”.
1. Charlieκ°€ 10점을 λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
Bob의 μ μˆ˜λŠ” Charlie의 4λ°°μ΄λ―€λ‘œ, Bob은 10 * 4 = 40점을 λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Alice의 μ μˆ˜λŠ” Bob의 점수의 두 λ°°μ΄λ―€λ‘œ, AliceλŠ” 40 * 2 = 80점을 λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

이제 이 μ„Έ λͺ…μ˜ 점수λ₯Ό ν•©ν•΄ 평균을 κ΅¬ν•©λ‹ˆλ‹€. 합계: 10 + 40 + 80 = 130

평균: 130 / 3 = 43.33...

λ”°λΌμ„œ, 이 3λͺ…μ˜ 평균 μ μˆ˜λŠ” 43.33μ μž…λ‹ˆλ‹€.

μ†Œμˆ˜κ°€ λ¬΄ν•œν•˜λ‹€λŠ” 사싀을 3κ°€μ§€ λ°©λ²•μœΌλ‘œ 증λͺ…ν•˜μ‹œμ˜€.
1. **μΈν„°λ²Œ μ•„λ₯΄κΈ°λ¨ΌνŠΈ**: μž„μ˜μ˜ μ–‘μ˜ μ†Œμˆ˜ r을 μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€. 그러면 (r - 1)κ³Ό (2r - 1) 사이에 λ¬΄ν•œνžˆ λ§Žμ€ μ†Œμˆ˜κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, r = 3이면 2와 5 μ‚¬μ΄μ—λŠ” 3, 7, 11, ... λ“± λ¬΄ν•œνžˆ λ§Žμ€ μ†Œμˆ˜λ“€μ΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
리만 μ΄ˆμ›λ‘ : λ¦¬λ§Œμ€ μ†Œμˆ˜μ˜ 밀도가 1 / ln(x)둜 tends to infinity라고 증λͺ…ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ”°λΌμ„œ μ–‘μ˜ μ‹€μˆ˜λ‘œ xλ₯Ό 늘릴수둝 μ†Œμˆ˜κ°€ 더 μžμ£Όε‡ΊηŽ°ν•˜κ²Œ λ©λ‹ˆλ‹€.

톡상 μ•„λ₯΄κΈ°λ¨ΌνŠΈ: μž„μ˜μ˜ μ–‘μ˜ μ •μˆ˜ N을 μ„ νƒν•˜κ³ , N! (N νŒ©ν† λ¦¬μ–Ό)을 N보닀 큰 μ†Œμˆ˜μ˜ 곱으둜 ν‘œν˜„ν•©λ‹ˆλ‹€. 그러면 N!은 μ΅œμ†Œν•œ 두 개 μ΄μƒμ˜ μ†Œμˆ˜λ‘œ λ‚˜λˆ„μ–΄μ§€λ―€λ‘œ, N보닀 ν¬λ©΄μ„œ N!에 ν¬ν•¨λ˜μ§€ μ•Šμ€ μ†Œμˆ˜κ°€ λ¬΄ν•œνžˆ λ§Žλ‹€λŠ” 것을 μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€.

ν”Όνƒ€κ³ λΌμŠ€-이마무라 방식: ν”Όνƒ€κ³ λΌμŠ€μ˜ 정리λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ n^2 + (n+1)^2 = 2n(n+1) + 1 = k의 경우, kλŠ” 두 개 μ΄μƒμ˜ μ†Œμˆ˜μΈ n^2 + (n+1)^2을 λ§Œλ“€ 수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ λ¬΄ν•œνžˆ λ§Žμ€ μ†Œμˆ˜κ°€ μ‘΄μž¬ν•©λ‹ˆλ‹€.

이둠적 ν™•λ₯  방법: μž„μ˜μ˜ μ–‘μ˜ μ •μˆ˜ N에 λŒ€ν•΄ N!은 μ΅œμ†Œν•œ 두 개의 μ†Œμˆ˜λ‘œ λ‚˜λˆ„μ–΄μ§€λ―€λ‘œ, N!을 μ œμ™Έν•˜κ³ λŠ” λ¬΄ν•œνžˆ λ§Žμ€ μ†Œμˆ˜κ°€ μ‘΄μž¬ν•©λ‹ˆλ‹€.

유리-λ‹€μš°μ–΄ 방식:

r = 2^m - 1 (m β‰₯ 1)μ—μ„œ m을 늘릴수둝 μ†Œμˆ˜λ₯Ό μœ λ„ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
r = k * (2^n) + 1 (k, n β‰₯ 0)μ—μ„œ kλ₯Ό 늘릴수둝 μ†Œμˆ˜λ₯Ό μœ λ„ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
에λ₯΄λ˜μ‹œ 방식:

E(1/2) = βˆ‘_{n=1}^∞ (-1)^{n+1} / 2^n = ln(2)
0 < |βˆ‘_{p ≀ x, p prime} (ln(p)/p)| ≀ O(ln x), x β†’ ∞
λ”°λΌμ„œ μ†Œμˆ˜μ˜ κ°œμˆ˜λŠ” x의 μžμ—°λ‘œκ·Έμ™€ λΉ„λ‘€ν•©λ‹ˆλ‹€. μ†Œμˆ˜κ°€ λ¬΄ν•œν•˜λ‹€λŠ” 것을 증λͺ…ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
μΉ΄νƒˆλ‘  방식: ν”Όλ³΄λ‚˜μΉ˜ μˆ˜μ—΄μ—μ„œ n^2 + (n+1)^2 = 2n(n+1) + 1 = k의 경우, kλŠ” 두 개 μ΄μƒμ˜ μ†Œμˆ˜μΈ n^2 + (n+1)^2을 λ§Œλ“€ 수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ λ¬΄ν•œνžˆ λ§Žμ€ μ†Œμˆ˜κ°€ μ‘΄μž¬ν•©λ‹ˆλ‹€.

μ•„λ₯΄ν‚€λ©”λ°μŠ€ 방식: μž„μ˜μ˜ μ–‘μ˜ μ •μˆ˜ N에 λŒ€ν•΄ N!은 μ΅œμ†Œν•œ 두 개의 μ†Œμˆ˜λ‘œ λ‚˜λˆ„μ–΄μ§€λ―€λ‘œ, N!을 μ œμ™Έν•˜κ³ λŠ” λ¬΄ν•œνžˆ λ§Žμ€ μ†Œμˆ˜κ°€ μ‘΄μž¬ν•©λ‹ˆλ‹€.

κ³ νŠΈνžν”„ 방식: μž„μ˜μ˜ μ–‘μ˜ μ •μˆ˜ N에 λŒ€ν•΄ 2^n + 1 (n β‰₯ 0)μ—μ„œ n을 늘릴수둝 μ†Œμˆ˜λ₯Ό μœ λ„ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Use

Research & Educational Purposes: AI research, academic use, and educational content creation.

For questions about licensing, please contact my channel.

Downloads last month
28
GGUF
Model size
8.03B params
Architecture
llama
Hardware compatibility
Log In to view the estimation

4-bit

5-bit

8-bit

Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. πŸ™‹ Ask for provider support

Model tree for muzerai/Deep-Llama-3.1-KoEn-8B-Joah-GGUF