Người Nga tạo ra mô公司负面危机处理 hình AI thú vị không kém DeepSeek R1

娱乐 2025-08-09 17:28:07 674

Phòng thí nghiệm Yandex Research (Nga), hợp tác với các nhà khoa học từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ), Viện Khoa học và Công nghệ Áo (ISTA) và Đại học Khoa học và Công nghệ Johannes Gutenberg (Đức), vừa công bố một phương pháp mới trong việc phát triển mô hình AI.

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké
Người Nga tạo ra mô hình AI thú vị không kém DeepSeek R1 - Ảnh 1.

HIGGS yêu cầu sức mạnh hoạt động không quá mạnh mẽ

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké

ẢNH: REUTERS

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké

Có tên gọi Hadamard Incoherence với Gaussian MSE-optimal GridS (HIGGS), phương pháp mới cho phép nén mạng nơ-ron mà không cần dữ liệu bổ sung hay tối ưu hóa tham số phức tạp. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống thiếu dữ liệu phù hợp để đào tạo thêm cho mô hình AI. HIGGS mang lại sự cân bằng giữa chất lượng, quy mô mô hình và độ phức tạp trong quá trình lượng tử hóa, giúp các mô hình AI có thể hoạt động trên nhiều thiết bị khác nhau.

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké

Giải pháp AI nhanh và tiết kiệm chi phí

Với HIGGS, quá trình thử nghiệm và triển khai các giải pháp AI trở nên nhanh chóng và tiết kiệm chi phí hơn. Giờ đây, người dùng chỉ cần một chiếc smartphone hoặc laptop để làm việc với các mô hình AI, thay vì phải sử dụng máy chủ và bộ tăng tốc đồ họa đắt tiền. Trước đây, việc lượng tử hóa mô hình AI trên các thiết bị cá nhân có thể mất từ vài giờ đến vài tuần, nhưng quá trình này giờ đây chỉ mất vài phút.

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké

AI bùng nổ đã tác động đến khối ngành kỹ thuật ra sao

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké

Phương pháp HIGGS đã được thử nghiệm trên các mô hình AI phổ biến như Llama 3 và Qwen 2.5, với kết quả cho thấy đây là phương pháp lượng tử hóa hiệu quả nhất về tỷ lệ chất lượng trên kích thước mô hình so với các phương pháp tương tự không cần dữ liệu hiện có.

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké

Hiện tại, HIGGS đã có sẵn cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trên nền tảng Hugging Face và GitHub. Một bài báo khoa học chi tiết về phương pháp này đã được đăng trên arXiv và được chấp nhận trình bày tại hội nghị AI lớn nhất thế giới NAACL diễn ra từ ngày 29.4 đến 4.5 tại Albuquerque, New Mexico (Mỹ). Bài viết này đã thu hút sự chú ý từ nhiều tổ chức, bao gồm Red Hat AI, Đại học Bắc Kinh và Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông.

ườiNgatạoramôhìnhAIthúvịkhôngké
本文地址:http://c9fx1k.hm-scone.com/uchbj2x/85a299863.html
版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。

全站热门

35岁苏炳添100米半决赛弃权!此前称“这可能是最后一场比赛”

【热门】实用的四年级的作文

Hải Phòng bãi bỏ chính sách hỗ trợ thêm cán bộ dôi dư

Gã đàn ông ân hận vì đạp ngã nữ xe ôm công nghệ ở Bình Dương

沙特有望连办U17亚洲杯 中国国少的不幸与万幸

(荐)英语作文300字10篇

欢迎丽水市生态文明促进会专家嘉宾莅临天造环保调研指导

探秘桐庐无疫区的建立

友情链接