‼️ تيثر تطلق الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية وGPU

💵 تم نشر الإطار الجديد على منصة QVAC ويسمح بتدريب نماذج اللغات الكبيرة دون الحاجة إلى وحدات معالجة رسومات مكلفة.

➡️ استخدام BitNet بـ 1 بت يقلل عبء الذاكرة بمقدار 77,8%، لذا يمكن نقل النموذج بما يصل إلى 1 مليار معامل على الهاتف الذكي في غضون ساعتين.

بشكل عام، تقلل الأداة الاعتماد على موارد السحابة وتمهد الطريق لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة والمستهلكة.