FLock разкрива рамка за обучение на големи езикови модели на потребителски хардуер


Накратко
FL Alliance, рамка от FLock, дава възможност за разпределено обучение на големи езикови модели на потребителски хардуер, използвайки крайни изчисления и технологии за обединено обучение.

FL Alliance, новаторска рамка, която позволява разпределено обучение на големи езикови модели (LLM) на потребителски хардуер, е официално представен от FLock. Рамката постига забележителен крайъгълен камък в отварянето на усъвършенствано AI обучение за по-широка аудитория чрез използване на крайни изчисления и технологии за обединено обучение. Тъй като FL Alliance е съвместим с процесорите от серията M на Apple, той дава на разработчиците иновативен подход за ефективно и безопасно обучение на модели на джаджи като лаптопи и смартфони.
Създаването на FL Alliance адресира важни слабости в техниките за обучение на конвенционални модели, сигнализирайки за промяна в ландшафта на развитието на ИИ. Много независими разработчици не могат да си позволят централизираните, високопроизводителни компютърни клъстери, често използвани в конвенционалното LLM обучение.
За да се намали зависимостта от централизирана инфраструктура и да се защити поверителността на потребителя чрез съхраняване на потребителски данни локално, FL Alliance използва обединено обучение, за да раздели изчислителната работа между крайните потребителски устройства. Тази децентрализирана стратегия отговаря на нарастващия акцент на индустрията върху разработването на безопасен и морален AI.
Съвместимостта с Apple M Series подобрява изживяването на разработчиците
Плавната съвместимост на FL Alliance с процесорите от серията M на Apple, включително архитектурите M1 и M2, е една от най-добрите му характеристики. Тези чипове са добре известни със страхотната си производителност и ниска консумация на енергия, което ги прави идеални за взискателни компютърни задачи като обучение на AI модели. Чрез оптимизацията на FLock на хардуера на FL Alliance за Apple, разработчиците могат напълно да използват тези чипове за обучение по LLM, значително увеличавайки скоростта и икономията на процеса.
Акцентът на FL Alliance върху демократизирането на AI технологията се демонстрира допълнително от интеграцията с устройства на Apple. Преди това възпрепятствани от скъпата цена на GPU клъстерите, разработчиците сега могат да участват и да печелят от напреднали изследвания на AI, използвайки лесно достъпни потребителски устройства. Очаква се този пробив да насърчи креативността и да увеличи броя на хората, които могат да допринесат за развитието на ИИ.
Ефект върху пазара и по-широки последици
Имаше забележителна реакция от пазара, когато беше обявен FL Alliance. Водещото управление на цифрови активи Grayscale включи $FLOCK в своя списък с възможни бъдещи инвестиционни продукти в 4:40 сутринта същия ден. Полезността и търговският потенциал на технологията, която е в основата на FL Alliance, бяха подчертани от това включване. Нарастващото доверие в рамката и нейното възможно влияние върху пазарите на AI и цифрови активи беше отразено в силния скок от 18.28% в цената на $FLOCK до 9:00 часа тази вечер.
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Виктория е писател по различни технологични теми, включително Web3.0, AI и криптовалути. Нейният богат опит й позволява да пише проницателни статии за по-широка аудитория.
Още статии

Виктория е писател по различни технологични теми, включително Web3.0, AI и криптовалути. Нейният богат опит й позволява да пише проницателни статии за по-широка аудитория.