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.

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