Proyecto Delphi: Entrenamiento de modelos predictivos extrapolados 300 veces, con un error de solo 0.2%

AIMPACT mensaje, 12 de mayo (UTC+8), WilliamBarrHeld publicó un tuit presentando el proyecto Delphi, como el primer paso de Marin. El proyecto entrena múltiples modelos pequeños con una sola receta, luego extrapola 300 veces, logrando predecir con éxito una ejecución de entrenamiento de 25 mil millones de parámetros y 600 mil millones de tokens, con un error de solo 0.2%. Delphi busca lograr una expansión predecible para entrenar mejores modelos de código abierto. (Fuente: InFoQ)

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