La nueva versión del discurso principal del idioma principal (LLM) se actualizó para utilizar un GPU distribuido en todo el mundo y no tener datos prevalecientes. Este método podría cambiar los hábitos de construir tipos artificiales (IA) que era normal hasta ahora.
Llega al desarrollo de IA utilizando diferentes métodos que tradicionales,FlorYEl viejoDos compañías trabajaron juntas para crear una nueva versión llamada “Makolli-1”.
La flor ha creado la tecnología para ejecutar ejercicios de entrenamiento de IA para cruzar las computadoras conectadas a Internet en Internet. Esta tecnología ha sido adoptada por otras compañías y ha capacitado tipos de IA exitosos sin esperar a los datos financieros o financieros. Vana, por otro lado, proporciona datos con mensajes de mis usuarios en X, Reddit y Telegraph.
Entrenamiento de IA
El número 1 contiene unos pocos 7 mil millones de unidades (este número muestra una alta capacidad del modelo) y débil para el último modelo. El número de parámetros para las especies de corte que apoyan una conversación, Claude, Géminis y más de cientos de millones.
Nick Road, Cambridge Computer Greension puede permitir grandes variedades – 1. La flor se usa actualmente en los datos disponibles en la plantilla 30 millones 30 millones
La forma en que las personas pueden verlos, y es por una razón seria para ello. La compañía también establece una versión multimodali que incluye el tipo de imagen y capacitación de sonido.
Desarrollo de datos independiente
Los métodos de preocupación por la construcción del modelo de IA también pueden dañar la electricidad eléctrica industrial de IA.
Actualmente, las compañías de inteligencia artificial se basan actualmente combinando grandes datos para la información de la bifurcación para centros de bifurcación, Gapus con alto rendimiento. La capacitación de IA también funciona principalmente a datos de datos (incluida una copia duplicada con libros en línea.
Debido a este método, el ejemplo más poderoso e importante que puede aparecer por empresas y países con muchos techos para ahorrar mucho dinero. Y los tipos de fuentes de origen, como un mercado y una plásped de profundidad y R1, se profundizan por las empresas que pueden usar grandes centros de datos.
Sin embargo, los medios divididos pueden permitir a pequeñas empresas y universidades construir IA con herramientas de distrito. Además, los países que no tienen uniformes tradicionales pueden limpiar múltiples centros de datos para crecer ejemplos más poderosos.
El camino cree que la industria de la IA explorará la nueva capacitación independiente de los centros de datos individuales. En términos de modo modificado, explica, usted dice que tiene casas conjuntas que un modelo de datos. “
