Проект Delphi: обучение модели прогнозирования с экстраполяцией в 300 раз, ошибка всего 0,2%

AIMPACT сообщение, 12 мая (UTC+8), WilliamBarrHeld опубликовал твит, представляющий проект Delphi, как первый шаг Marin. Этот проект предварительно обучает несколько небольших моделей с помощью единой формулы, затем расширяет их в 300 раз, успешно предсказав тренировочную работу с 25 миллиардами параметров и 6000 миллиардами токенов, с ошибкой всего 0,2%. Delphi нацелен на достижение предсказуемого масштабирования для обучения более качественных открытых моделей. (Источник: InFoQ)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
Нет комментариев
  • Закреплено