اليوم لدى HN نموذج صغير اسمه Kev، بحجم 0.8B إلى 9B على ثلاث فئات. يتم تركيبه مباشرة فوق Tongyi Qianwen 3.5، والهدف هو أن تتمكن من تدريب وتشغيل نماذج من فئة اتخاذ القرار باستخدام بطاقة رسومية منزلية.
أوزان النموذج منشورة على Hugging Face، وتم أيضًا حزم سكربتات التدريب ومجموعة التقييم.
هذا الخط مفيد بشكل إيجابي للتشفير. تشغيل النماذج الصغيرة محليًا، وعلى نفس المسار الذي يسعى إليه عقد منخفضة القدرة مثل العقد $FET التي تستخدم بروتوكولات وكيل. لم يعد التدريب عالقًا في آلاف البطاقات التي تحتاجها الشركات الكبرى؛ يمكن لأجهزة الأفراد أن تعمل، وبالتالي تحصل بروتوكولات الوكيل على سيناريو تطبيق واقعي. كما يرتبط الأمر كذلك بالرقم $NEAR ؛ وسرد الشبكات/الـ subnet هذا العام كان ينتظر دائمًا نقطة انطلاق للتنفيذ المحلي للاستدلال.
لكن السؤال هو: هل 900 مليون معلمة كافية فعلًا؟ كل شيء يعتمد على التقييمات الحقيقية. من النماذج مفتوحة المصدر، أنا أكثر اهتمامًا بما إذا كانت يمكنها أن تحل محل النماذج المغلقة في المهام الصغيرة، وليس حجم المعلمات بحد ذاته.
#开源AI #代理协议 #التكنولوجيا
أوزان النموذج منشورة على Hugging Face، وتم أيضًا حزم سكربتات التدريب ومجموعة التقييم.
هذا الخط مفيد بشكل إيجابي للتشفير. تشغيل النماذج الصغيرة محليًا، وعلى نفس المسار الذي يسعى إليه عقد منخفضة القدرة مثل العقد $FET التي تستخدم بروتوكولات وكيل. لم يعد التدريب عالقًا في آلاف البطاقات التي تحتاجها الشركات الكبرى؛ يمكن لأجهزة الأفراد أن تعمل، وبالتالي تحصل بروتوكولات الوكيل على سيناريو تطبيق واقعي. كما يرتبط الأمر كذلك بالرقم $NEAR ؛ وسرد الشبكات/الـ subnet هذا العام كان ينتظر دائمًا نقطة انطلاق للتنفيذ المحلي للاستدلال.
لكن السؤال هو: هل 900 مليون معلمة كافية فعلًا؟ كل شيء يعتمد على التقييمات الحقيقية. من النماذج مفتوحة المصدر، أنا أكثر اهتمامًا بما إذا كانت يمكنها أن تحل محل النماذج المغلقة في المهام الصغيرة، وليس حجم المعلمات بحد ذاته.
#开源AI #代理协议 #التكنولوجيا