70'den fazla kullanıcı ev GPU'ları kullanarak 72 milyar parametreli büyük bir modelin dağıtılmış eğitimini tamamladı, Huang Renxun: Kaynak Kodunu Açık Hale Getirme ve Kapalı Kodu Bir Araya Getirme "A veya B değil, A artı B" anlamına gelir.

1M AI News

ADİNA olan buradan , merkezi olmayan bir AI ağı olan Bittensor'un Subnet 3 (Templar) son zamanlarda şimdiye kadar gerçekleştirilen en büyük ölçekli dağıtık büyük model ön eğitimini tamamladığını bildirdi, kod adı Covenant-72B, parametre sayısı 720 milyar, eğitim verileri yaklaşık 1.1 trilyon belirteç, 70'ten fazla katılımcı tarafından yaygın tüketici donanımı kullanılarak ağlar arası işbirliği ile tamamlandı, merkezi olmayan güç altyapısı gerekmedi ve referans testlerde LLaMA-2-70B ile eşdeğerdi.

Bu başarı, All-In podcast röportajında bahsedildikten sonra, NVIDIA CEO'su Jensen Huang'un açık kaynak ve kapalı kaynak arasındaki ilişkiye net bir şekilde ortaya koyarak yorumladığı açıklandı: "Bu A veya B değil, bu A artı B, şüphesiz." Genel modellerin (örneğin ChatGPT, Claude, Gemini) çoğu kullanıcı için uygun olduğunu belirtirken, "endüstriye özel alan bilgisinin yalnızca açık kaynak modeller aracılığıyla paketlenebileceğini ve kontrol edilebileceğini, işte açık kaynağın temel değerinin bu olduğunu" vurguladı. Ayrıca, NVIDIA'nın şu anda yatırım yaptığı her start-up şirketinin "öncelikle açık kaynak modelini benimseme ve daha sonra kademeli olarak kapalı kaynak modeline geçiş yapma" eğiliminde olduğunu belirtti.