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2025 年 1 月 10 日

FLock 推出在消费级硬件上训练大型语言模型的框架

简单来说

FLock 推出的框架 FL Alliance 能够利用边缘计算和联合学习技术,在消费硬件上实现大型语言模型的分布式训练。

FLock 推出在消费级硬件上训练大型语言模型的框架

FL Alliance 是一个突破性的框架,允许在消费硬件上对大型语言模型 (LLM) 进行分布式训练, 已由 FLock 正式推出。该框架利用边缘计算和联邦学习技术,在向更广泛的受众开放复杂的人工智能训练方面取得了值得注意的里程碑。由于 FL Alliance 与 Apple 的 M 系列 CPU 兼容,它为开发人员提供了一种创新方法,可以在笔记本电脑和智能手机等设备上有效、安全地训练模型。

成立 FL 联盟解决了传统模型训练技术中的重要弱点,标志着人工智能开发格局的变化。许多独立开发者无法负担传统 LLM 培训中经常使用的集中式高性能计算机集群。 

为了减少对中心化基础设施的依赖,并通过在本地存储用户数据来保护用户隐私,FL Alliance 使用联邦学习将计算工作划分到用户端设备。这种去中心化策略符合行业对开发安全和道德 AI 的日益重视。

与 Apple M 系列兼容,提升开发者体验

FL Alliance 与 Apple 的 M 系列 CPU(包括 M1 和 M2 架构)的无缝兼容是其最佳功能之一。这些芯片以其出色的性能和低功耗而闻名,这使得它们非常适合训练 AI 模型等要求苛刻的计算工作。通过 FLock 对 FL Alliance 针对 Apple 硬件的优化,开发人员可以充分利用这些芯片进行 LLM 训练,从而大大提高流程的速度和经济性。

与 Apple 设备的集成进一步证明了 FL Alliance 对 AI 技术民主化的重视。以前,GPU 集群价格昂贵,开发人员现在可以使用易于获取的消费设备参与高级 AI 研究并从中获利。预计这一突破将鼓励创造力,并增加能够为 AI 发展做出贡献的人数。

对市场的影响及更广泛的后果

FL Alliance 宣布后,市场做出了显著反应。领先的数字资产管理公司 Grayscale 于当天凌晨 4:40 将 $FLOCK 列入其未来可能的投资产品名单。FL Alliance 所依赖的技术的实用性和商业潜力通过这一举措得到了凸显。当晚 18.28:9,$FLOCK 的价格强劲上涨 00%,反映出人们对该框架的信任度不断提高,以及它对人工智能和数字资产市场的潜在影响。

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关于作者

Victoria 是多种科技主题的作家,包括 Web3.0、人工智能和加密货币。她丰富的经验使她能够为更广泛的受众撰写富有洞察力的文章。

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维多利亚·德·埃斯特
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