Apples neue KI-Forschung verspricht hohe Leistung ohne hohen Preis

Sprache Modelle Sind mächtig Werkzeuge Das dürfen generieren natürlich Sprache Für A Vielfalt von Aufgaben, solch als zusammenfassen, Übersetzen, Antwort Fragen, Und schriftlich Tests. Aber Sie Sind Auch Liebling hat bilden Und laufen, besonders Für spezialisiert Bereiche Das erfordern hoch Präzision Und schwach Latenz.

Es ist Oder Äpfel zuletzt KI Forschung kommen In. DER iPhone Hersteller hat Nur veröffentlicht A wesentlich Maschinenbau Durchbruch In KI, erstellen Sprache Modelle Das liefern hohes Level Leistung An Grenze Budgets. DER Das Team neueste Papier, "Spezialisiert Sprache Modelle mit Billig Inferenz Seit Grenze Domain Daten," gegenwärtig A profitabel Ansatz hat KI Entwicklung, Angebot A Sicherheitsseil hat Firmen vorher ins Abseits gedrängt von DER hoch Kosten von anspruchsvoll KI Technologien.

DER neu Offenbarung, verdienen schnell Aufmerksamkeit einschließlich A Funktionalität In Kuscheln Gesichter Täglich Papiere, Schnitte durch DER finanziell Unsicherheit Das oft Leichentücher neu KI Projekte. DER Forscher haben identifiziert vier kosten Arenen: DER Vortraining Budget, DER Spezialisierung Budget, DER Inferenz Budget, Und DER Größe von DER im Feld Ausbildung zusammen. Sie argumentieren Das von navigieren diese Kosten weise, A dürfen bauen KI Modelle Das Sind beide erschwinglich Und effektiv.

Innovativ niedrige Kosten Sprache Behandlung

DER Dilemma, als DER Team beschreiben Er, Ost Das "Groß Sprache Modelle haben aufgetaucht als A vielseitig Werkzeug Aber Sind schwierig hat anwenden hat Aufgaben fehlen groß Inferenz Budgets Und groß im Feld Ausbildung Sätze. Ihre arbeiten Antworten von Angebot zwei unterscheidbar Kurs : Hypernetzwerke Und Mischungen von Experten Für diese mit großzügig Vortraining Budgets, Und kleiner, selektiv qualifiziert Modelle Für Umgebungen mit enger Budgets.

V.B. Ereignis

DER KI Auswirkungen Tour – New York

GUT Sei In Neu York An FEBRUAR 29 In Partnerschaft mit Microsoft hat diskutieren Wie hat Gleichgewicht Risiken Und Belohnung von KI Anwendungen. Anfrage A einladen hat DER exklusiv Ereignis unten.

Anfrage A einladen

In DER Forschung, DER Autoren im Vergleich zu anders Ansätze Seit DER Maschine Lernen Literatur, solch als Hypernetzwerke, Mischung von Experten, Bedeutung Probenahme, Und Destillation, Und ausgewertet ihnen An drei Bereiche: biomedizinisch, legal, Und Neuigkeiten.

Sie finden Das anders Methoden ausführen besser abhängig davon, abhängig An DER Einstellung. Für Beispiel, Hypernetzwerke Und Mischung von Experten haben besser Verwirrung Für groß Vortraining Budgets, während wenig Modelle qualifiziert An Bedeutung probiert Datensätze Sind attraktiv Für groß Spezialisierung Budgets.

DER Papier Auch bietet praktisch Richtlinien Für wählen DER am besten Methode Für A gegeben Domain Und Budget. DER Autoren beanspruchen Das ihre arbeiten dürfen helfen "MACHEN Sprache Modelle mehr zugänglich Und nützlich Für A breiter Reichweite von Apps Und Benutzer".

Verstörend DER Industrie mit budgetbewusst Modelle

DER Papier Ost Teil von A Wachstum Körper von Forschung An Wie hat MACHEN Sprache Modelle mehr Wirksam Und anpassungsfähig. Für Beispiel, Kuscheln Konfrontieren, A Geschäft Das bietet Open Source Werkzeuge Und Modelle Für natürlich Sprache Behandlung, kürzlich Speer A Initiative mit Google Das macht Er Einfacher Für Benutzer hat erstellen Und Aktie spezialisiert Sprache Modelle Für Verschiedenes Bereiche Und Sprachen.

Während mehr Bewertung An flussabwärts Aufgaben Ost notwendig, DER Forschung starke Punkte DER Kompromiss Firmen konfrontieren zwischen Rückwandlung groß KI Modelle gegen anpassen kleiner, Wirksam diese. Mit DER RECHTS Techniken, beide Wege dürfen führen hat genau Ergebnisse....