آموزش و اجرای مدلهای زبان بزرگ نیازمند منابع محاسباتی بسیار زیادی است که هزینههای مالی و زیستمحیطی قابل توجهی به همراه دارد. این دسته به تحقیق و توسعه تکنیکهایی برای افزایش کارایی محاسباتی مدلهای هوش مصنوعی میپردازد. موضوعاتی مانند بهینهسازی معماری مدل (مانند Mixture-of-Experts)، کوانتیزاسیون (کاهش دقت عددی وزنها)، تقطیر دانش (knowledge distillation) و طراحی سختافزارهای تخصصی (مانند TPUها) در این حوزه قرار میگیرند. هدف نهایی، ساخت مدلهایی است که با مصرف انرژی و هزینه کمتر، عملکردی مشابه یا بهتر از مدلهای بزرگتر داشته باشند و استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته را برای طیف وسیعتری از کاربردها ممکن سازند.
دنیای توسعه نرمافزار در آستانه یک تحول بزرگ قرار دارد! امروز، x.ai با هیجان فراوان Grok Code Fast 1 را معرفی میکند؛ یک مدل زبان بزرگ (LLM) پیشگام و فوقپیشرفته که به طور خاص برای درک، تولید و کمک به کدنویسی با سرعتی بینظیر مهندسی شده است. Grok Code Fast 1 که بر پایه معماری … Read more