NVIDIA запускает новые инструменты для генерации синтетических данных LLM

Самые главные криптоновости в Телеграм-канале CryptoMoon, присоединяйтесь!👇

Cryptomoon Telegram

Как аналитик с обширным опытом работы на рынках искусственного интеллекта и технологий, я в восторге от последнего предложения NVIDIA — Nemotron-4 340B. Этот набор моделей, предназначенный для генерации синтетических данных для больших языковых моделей (LLM), меняет правила игры во многих отраслях, включая здравоохранение, финансы, производство, розничную торговлю и многие другие.

NVIDIA представляет Nemotron-4 340B, новый набор моделей для генерации синтетических данных для ускорения процесса обучения больших языковых моделей (LLM).

Это достижение призвано оказать влияние на различные области, предоставляя надежные и обширные инструменты для создания систем обучения моделей искусственного интеллекта.

NVIDIA запускает новые инструменты для LLM

NVIDIA представила Nemotron-4 340B — набор моделей, способных генерировать синтетические данные, необходимые для обучения моделям большого языка (LLM).

В рамках разрешительной открытой лицензии использование Nemotron-4 340B разработчиками обходится по относительно доступной цене, предоставляя доступ к высококачественным обучающим данным.

.@nvidia только что выпустила собственную модель с открытым исходным кодом!
Серия Nemotron-4 340B предлагает решения открытой модели, позволяющие разработчикам создавать синтетические данные для обучения моделям большого языка (LLM) в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, производство, розничная торговля и т. д.
— МэтьюБерман (@MatthewBerman), 14 июня 2024 г.

Как криптоинвестор, я считаю, что инвестирование в образовательные платформы, которые отдают приоритет созданию и распространению высококачественных учебных материалов, является разумным шагом. Это расширение не только увеличивает доступность этих ресурсов для профессионалов, стремящихся повысить свою квалификацию, но также повышает эффективность и надежность индивидуальных моделей большого языка (LLM), используемых в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и розничная торговля.

Улучшение обучения искусственного интеллекта с помощью Nemotron-4 340B

Как аналитик данных, специализирующийся на моделях большого языка (LLM), я бы объяснил, что модели Nemotron-4 340B специально разработаны для удовлетворения моих потребностей в обучении. К ним относятся модели базы, инструкций и вознаграждения, которые играют важную роль в создании синтетических данных. Для плавной интеграции с этими моделями они были оптимизированы для использования с платформой NVIDIA NeMo, платформой с открытым исходным кодом, которая обрабатывает все этапы разработки LLM, от подготовки данных до оценки. Кроме того, точная настройка этих моделей для развертывания с помощью библиотеки TensorRT-LLM от NVIDIA повышает их общую производительность.

В то же время возможности NVIDIA в области технологий искусственного интеллекта были расширены благодаря доступности Nemotron-4 340B на Hugging Face, и планируется сделать его доступным на веб-сайте NVIDIA как часть микросервиса NVIDIA NIM. Это удобство позволяет разработчикам легко включать эти инструменты в свои проекты, независимо от их конкретной области.

Как криптоинвестор, интересующийся моделями обработки естественного языка (NLP), я рад сообщить, что модель Nemotron-4 340B Reward в настоящее время занимает первое место в таблице лидеров RewardBench Hugging Face. Это достижение является свидетельством исключительной способности модели повышать качество данных за счет повышения их полезности, правильности и согласованности.

Доминирование и перспективы NVIDIA на рынке

Как криптоинвестор, я рад видеть, как NVIDIA продолжает укреплять свои позиции в индустрии искусственного интеллекта (ИИ) с каждым новым технологическим достижением.

NVIDIA в настоящее время занимает второе место среди публично торгуемых компаний, на мгновение обогнав Apple с рыночной стоимостью, превышающей три триллиона долларов.

Это важное событие подчеркивает лидирующую позицию NVIDIA в индустрии чипов искусственного интеллекта (ИИ), на которую приходится около 80% доли рынка. Прогресс компании в области технологий искусственного интеллекта очевиден, особенно в сегменте центров обработки данных, выручка которого выросла на 427% по сравнению с предыдущим годом.

Как работают AI-монеты?

Как аналитик, я заметил, что, несмотря на достижения в области технологий искусственного интеллекта, рынок монет искусственного интеллекта переживает нисходящий тренд, отражающий более широкую распродажу на рынке криптовалют. Например, на Bittensor (TAO) за последние 24 часа наблюдался медвежий тренд: цены колеблются между внутридневным максимумом в 324,01 доллара и минимумом в 296,31 доллара. На момент публикации TAO торговался на уровне $303,04, что означает снижение на 6,55%.

Я проанализировал ценовую тенденцию Fetch.ai (FET) и заметил, что она изменилась в худшую сторону из-за неспособности преодолеть точку сопротивления на уровне 1,63 доллара. Впоследствии цена откатилась до уровня поддержки в $1,44. В настоящее время медвежье давление продолжает доминировать: FET торгуется на уровне $1,45, что представляет собой снижение на 9,20% от своего пика в ежедневном исчислении.

После этого RNDR пережил спад, поскольку в предыдущий день на рынке доминировали медведи. Цены колебались между максимумом в $8,44 и минимумом в $7,57. На момент публикации RNDR торговался на уровне $7,74, что представляет собой снижение на 8%.

На пике за последние 24 часа протокол NEAR (NEAR) достиг цены в 6,05 доллара. Однако впоследствии он упал и коснулся уровня поддержки в $5,45, что отражает медвежьи настроения на рынке. На момент публикации цена составляла 5,50 доллара, что означает снижение на 9,16% от уровня сопротивления.

Федеральная резервная система выступает против Evolve Bank: ожидается ли еще один крах регионального банка?

Смотрите также

2024-06-14 23:28