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Google は Gemini Distillation Service を発表し、大規模モデルの出力を用いて小規模な学生モデルを訓練する機能を導入した。
PrismML は、1 ビットおよび 3 値重み技術によりモデルサイズを大幅に削減し、現代のスマートフォンで動作する初の 27B クラスモデル「Bonsai 27B」を発表した。
クラウドフレアは、アンサンブル AI の主要メンバーを採用し、大規模な AI モデルの効率的な実行を支援するインフラ開発を加速させる。
MITの研究者が、AIモデルの学習中にモデルを軽量化・高速化する新技術を開発した。従来は大規模モデルの学習後に縮小するか、小規模モデルで性能を犠牲にする必要があったが、この技術は学習プロセス自体を効率化する。
Sam Roseが大規模言語モデルの量子化の仕組みをインタラクティブな記事で解説し、浮動小数点数のバイナリ表現についても視覚的に説明している。