FLock 推出在消費性硬體上訓練大型語言模型的框架


簡單來說
FL Alliance 是 FLock 的一個框架,利用邊緣運算和聯邦學習技術,可以在消費性硬體上對大型語言模型進行分散式訓練。

FL Alliance 是一個突破性的框架,允許在消費性硬體上對大型語言模型 (LLM) 進行分散式訓練, 已由FLock正式推出。該框架透過利用邊緣運算和聯邦學習技術,在向更廣泛的受眾開放複雜的人工智慧培訓方面實現了一個值得注意的里程碑。由於 FL Alliance 與 Apple 的 M 系列 CPU 相容,因此它為開發人員提供了一種創新方法,可以在筆記型電腦和智慧型手機等設備上有效、安全地訓練模型。
FL 聯盟的成立解決了傳統模型訓練技術的重要弱點,標誌著人工智慧發展格局的變化。許多獨立開發人員無法負擔傳統法學碩士培訓中常用的集中式高效能電腦集群。
為了減少對集中式基礎設施的依賴,並透過在本地儲存用戶資料來保護用戶隱私,FL Alliance 使用聯邦學習在用戶端設備之間劃分運算工作。這種去中心化的策略符合業界日益重視開發安全和道德的人工智慧。
相容於Apple M系列提升開發者體驗
FL Alliance 與 Apple M 系列 CPU(包括 M1 和 M2 架構)的平滑相容是其最佳特性之一。這些晶片以其出色的性能和低功耗而聞名,這使得它們非常適合訓練人工智慧模型等要求苛刻的運算工作。透過FLock針對Apple硬體對FL Alliance的最佳化,開發者可以充分利用這些晶片進行LLM訓練,大大提高了製程的速度和經濟性。
FL 聯盟對人工智慧技術民主化的重視透過與 Apple 設備的整合得到了進一步體現。在此之前,開發人員受到 GPU 叢集昂貴價格的阻礙,現在可以使用易於存取的消費設備參與先進的人工智慧研究並從中獲利。預計這項突破將鼓勵創造力並增加為人工智慧發展做出貢獻的人數。
對市場的影響和更廣泛的後果
FL Alliance 宣布後,市場反應強烈。領先的數位資產管理公司 Grayscale 於當天凌晨 4:40 將 $FLOCK 添加到其未來可能的投資產品清單中。此次納入凸顯了支援 FL Alliance 的技術的實用性和商業潛力。到當晚 18.28:9,$FLOCK 的價格強勁上漲 00%,反映出人們對該框架及其對人工智慧和數位資產市場可能產生的影響的信任不斷增強。
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