La nueva investigación de IA de Apple promete un alto rendimiento sin un alto precio
Lengua modelos están poderoso herramientas eso puede generar natural lengua para A variedad de Tareas, semejante como Resumiendo, Traducción en curso, respuesta preguntas, Y escribiendo pruebas. Pero ellos están también querido tiene Formar Y correr, en particular para especializado áreas eso requerir alto precisión Y débil latencia.
Es O manzanas último AI investigación venir dentro. EL iPhone fabricante tiene justo publicado A importante ingeniería descubrimiento dentro AI, crear lengua modelos eso entregar alto nivel rendimiento seguro límite presupuestos. EL el equipo el más reciente papel, "Especializado Lengua Modelos con Barato Inferencia desde Límite Dominio Datos," presente A rentable acercarse tiene AI desarrollo, oferta A cuerda de seguridad tiene compañías previamente marginado por EL alto costos de sofisticado AI tecnologías.
EL nuevo revelación, ganar rápido atención incluído A funcionalidad dentro Mimos Caras Todos los días Documentos, cortes a través EL financiero incertidumbre eso frecuentemente obenques nuevo AI proyectos. EL investigadores haber identificado cuatro costo arenas: EL Pre-entrenamiento presupuesto, EL especialización presupuesto, EL inferencia presupuesto, Y EL tamaño de EL en el dominio capacitación juntos. Ellos argumentar eso por navegar estos gastos sabiamente, A puede construir AI modelos eso están los dos asequible Y eficaz.
Innovador bajo costo lengua tratamientoEL dilema, como EL equipo describir Él, Este eso "Grande lengua modelos haber surgió como A versátil herramienta pero están difícil tiene aplicar tiene Tareas desaparecido grande inferencia presupuestos Y grande en el dominio capacitación conjuntos. Su trabajar respuestas por oferta dos distinto curso : hiperredes Y mezclas de expertos para aquellos con generoso Pre-entrenamiento presupuestos, Y más pequeño, selectivamente cualificado modelos para entornos con más apretado presupuestos.
V. B. EventoEL AI Impacto Recorrido – Nueva York
Bien estar dentro Nuevo york seguro FEBRERO 29 dentro Camaradería con microsoft tiene conversar cómo tiene balance riesgos Y recompensas de AI aplicaciones. Pedido A invitar tiene EL exclusivo evento a continuación.
Pedido A invitarDentro EL investigación, EL autores comparado con diferente enfoques desde EL máquina aprendiendo literatura, semejante como hiperredes, mezcla de expertos, importancia muestreo, Y destilación, Y evaluado a ellos seguro tres áreas: biomédico, legal, Y noticias.
Ellos encontrar eso diferente métodos llevar a cabo mejor dependiendo de, dependiendo seguro EL configuración. Para ejemplo, hiperredes Y mezcla de expertos haber mejor perplejidad para grande Pre-entrenamiento presupuestos, entonces que pequeño modelos cualificado seguro importancia muestreado conjuntos de datos están atractivo para grande especialización presupuestos.
EL papel también proporciona práctico lineas directrices para elegir EL mejor método para A dado dominio Y presupuesto. EL autores afirmar eso su trabajar puede Ayuda "hacer lengua modelos Más accesible Y útil para A más largo rango de aplicaciones Y usuarios".
Perturbador EL industria con consciente del presupuesto modelosEL papel Este parte de A crecimiento cuerpo de investigación seguro cómo tiene hacer lengua modelos Más eficaz Y adaptable. Para ejemplo, Mimos Confrontar, A negocio eso proporciona Fuente abierta herramientas Y modelos para natural lengua tratamiento, recientemente lanza A iniciativa con Google eso marcas Él Más fácil para usuarios tiene crear Y compartir, repartir especializado lengua modelos para diverso áreas Y idiomas.
Entonces que Más valoración seguro río abajo Tareas Este necesario, EL investigación puntos fuertes EL compromiso compañías confrontar entre reconversión grande AI modelos contra adaptar más pequeño, eficaz aquellos. Con EL derecha técnicas, los dos caminos puede dirigir tiene preciso resultados....
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