مشروع دلفي: تدريب نموذج تنبؤي كبير مع استقراء بمقدار 300 ضعف، والخطأ فقط 0.2%

AIMPACT رسالة، في 12 مايو (بتوقيت UTC+8)، نشر WilliamBarrHeld تغريدة قدم فيها مشروع Delphi، كخطوة أولى لـ Marin. يهدف المشروع إلى تدريب عدة نماذج صغيرة باستخدام وصفة واحدة مسبقًا، ثم التوسع بمقدار 300 مرة، ونجح في التنبؤ بتشغيل تدريب يحتوي على 25 مليار معلمة و6000 مليار توكن، مع خطأ فقط بنسبة 0.2%. يهدف Delphi إلى تحقيق توسع قابل للتنبؤ لتدريب نماذج مفتوحة المصدر أفضل. (المصدر: InFoQ)

شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
إضافة تعليق
إضافة تعليق
لا توجد تعليقات
  • تثبيت