Багато днів не було yap @0G_labs, останнім часом 0G постійно працює, великих дій занадто багато, засновник @michaelh_0g також постійно зайнятий, завжди є відчуття, що щось велике ось-ось станеться. Я вірю, що в серпні людей, які yap 0G, буде все більше, давайте всі станемо родиною 0G.
Кілька днів тому 0G Labs спільно з China Mobile досягли значного прориву, успішно навчивши AI модель з 107 мільярдами параметрів на звичайній мережі 1 Gbps. Це досягнення розбило монополію на навчання моделей на трильйонні параметри, яку раніше мали лише такі гіганти, як OpenAI та Google, і стало знаковим моментом для доступності високопродуктивного навчання AI для всіх.
Ця технологія принесла п'ять революційних переваг: 1. Стрибок у ефективності, різке зниження витрат: швидкість навчання зросла в 10 разів, витрати зменшилися до 95%. 2. Значно знижено поріг для обладнання: звичайні домашні графічні карти можуть брати участь у навчанні, що дозволяє особистим розробникам і звичайним підприємствам керувати великими моделями. 3. Децентралізоване управління: не потрібно покладатися на таких гігантів хмарних послуг, як AWS, Azure, користувачі повністю контролюють переваги навчання. 4. Приватність даних та безпека: Дані повністю зберігаються локально, без необхідності завантаження в хмару, що забезпечує природну відповідність для чутливих галузей, таких як охорона здоров'я та фінанси. 5. Глобальна безмежна співпраця: Звичайні мережі та пристрої з усього світу (такі як школи в Африці, вузли в Південно-Східній Азії, підприємства в Латинській Америці) можуть легко підключатися, створюючи розподілену мережу тренування ШІ, що охоплює весь світ.
Його основа полягає в технології DiLoCoX, яка вирішує проблему ефективної співпраці розподілених пристроїв в умовах низької пропускної здатності. Завдяки розподіленому розгортанню та локалізованому управлінню даними, це рішення ефективно уникає геополітичних та регуляторних ризиків (навіть з такими партнерами, як China Mobile, дані все ще зберігаються локально), що забезпечує нейтральність системи та її широке застосування в усьому світі.
Рішення 0G Labs кардинально змінило правила гри, зламавши обмеження традиційного навчання великих моделей, яке залежить від централізованих обчислювальних центрів та астрономічних витрат (наприклад, навчання GPT-4 може перевищувати 100 мільйонів доларів). Це довело, що існує більш дешевий, розподілений шлях, що суттєво знизило бар'єри входу в AI, дозволивши звичайним підприємствам і індивідуальним розробникам дозволити собі навчання великих моделей, справді відкриваючи нову еру відкритого та рівного AI.
Нарешті скажу, що призовий фонд @shoutdotfun $ENERGY все ще складає кілька сотень U, лише для тих, хто потрапить в перші 25 місць, я все ще продовжую грати.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Багато днів не було yap @0G_labs, останнім часом 0G постійно працює, великих дій занадто багато, засновник @michaelh_0g також постійно зайнятий, завжди є відчуття, що щось велике ось-ось станеться. Я вірю, що в серпні людей, які yap 0G, буде все більше, давайте всі станемо родиною 0G.
Кілька днів тому 0G Labs спільно з China Mobile досягли значного прориву, успішно навчивши AI модель з 107 мільярдами параметрів на звичайній мережі 1 Gbps. Це досягнення розбило монополію на навчання моделей на трильйонні параметри, яку раніше мали лише такі гіганти, як OpenAI та Google, і стало знаковим моментом для доступності високопродуктивного навчання AI для всіх.
Ця технологія принесла п'ять революційних переваг:
1. Стрибок у ефективності, різке зниження витрат: швидкість навчання зросла в 10 разів, витрати зменшилися до 95%.
2. Значно знижено поріг для обладнання: звичайні домашні графічні карти можуть брати участь у навчанні, що дозволяє особистим розробникам і звичайним підприємствам керувати великими моделями.
3. Децентралізоване управління: не потрібно покладатися на таких гігантів хмарних послуг, як AWS, Azure, користувачі повністю контролюють переваги навчання.
4. Приватність даних та безпека: Дані повністю зберігаються локально, без необхідності завантаження в хмару, що забезпечує природну відповідність для чутливих галузей, таких як охорона здоров'я та фінанси.
5. Глобальна безмежна співпраця: Звичайні мережі та пристрої з усього світу (такі як школи в Африці, вузли в Південно-Східній Азії, підприємства в Латинській Америці) можуть легко підключатися, створюючи розподілену мережу тренування ШІ, що охоплює весь світ.
Його основа полягає в технології DiLoCoX, яка вирішує проблему ефективної співпраці розподілених пристроїв в умовах низької пропускної здатності. Завдяки розподіленому розгортанню та локалізованому управлінню даними, це рішення ефективно уникає геополітичних та регуляторних ризиків (навіть з такими партнерами, як China Mobile, дані все ще зберігаються локально), що забезпечує нейтральність системи та її широке застосування в усьому світі.
Рішення 0G Labs кардинально змінило правила гри, зламавши обмеження традиційного навчання великих моделей, яке залежить від централізованих обчислювальних центрів та астрономічних витрат (наприклад, навчання GPT-4 може перевищувати 100 мільйонів доларів). Це довело, що існує більш дешевий, розподілений шлях, що суттєво знизило бар'єри входу в AI, дозволивши звичайним підприємствам і індивідуальним розробникам дозволити собі навчання великих моделей, справді відкриваючи нову еру відкритого та рівного AI.
Нарешті скажу, що призовий фонд @shoutdotfun $ENERGY все ще складає кілька сотень U, лише для тих, хто потрапить в перші 25 місць, я все ще продовжую грати.