Od Teorii do Praktyki: Jak BitNet b1.58 zmienia zasady gry w Sztucznej Inteligencji

BitNet b1.58

Od Teorii do Praktyki: Jak BitNet b1.58 zmienia zasady gry w Sztucznej Inteligencji Modele językowe, zbudowane na architekturze Transformera, typowo operują w precyzji 16-bitowej (FP-16 lub BF-16), gdzie głównymi kosztami obliczeniowymi są operacje dodawania i mnożenia macierzy zmiennoprzecinkowych. W tych pełnoprecyzyjnych modelach, ładowanie wag z DRAM do pamięci akceleratora na chipie (np. SRAM) generuje wysokie …

Czytaj dalej

Chat with RTX

Chat with RTX: Krok na przód w lokalnej interakcji AI z obietnicą prywatności i niezależności W dzisiejszych czasach, gdzie sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej integralną częścią naszego codziennego życia, NVIDIA wprowadza innowacyjne rozwiązanie – Chat with RTX. To oprogramowanie, które łączy w sobie zaawansowane możliwości modeli wielkojęzykowych (LLM) z prywatnością i bezpieczeństwem danych …

Czytaj dalej

Dostrajanie Dużych Modeli Językowych na Procesorze CPU

Dostrajanie Dużych Modeli Językowych na Procesorze CPU

Dostrajanie Dużych Modeli Językowych na Procesorze CPU: Praktyczne Podejście z Użyciem LoRA i QLoRA W ostatnich latach, rozwój i dostępność dużych modeli językowych (LLM – Large Language Models) przekształciły sposób, w jaki postrzegamy możliwości sztucznej inteligencji w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Jednakże, dostrajanie (fine-tuning) tych modeli na indywidualne potrzeby stanowiło wyzwanie, zwłaszcza z ograniczeniami sprzętowymi …

Czytaj dalej

Bitwa modeli językowych: Analiza wyników Mixtral vs GPT 3.5

Mixtral vs GPT 3.5

Bitwa modeli językowych: Analiza wyników Mixtral vs GPT 3.5 W obliczu szybko rozwijającej się dziedziny sztucznej inteligencji, porównanie otwartych i komercyjnych modeli językowych stało się tematem gorących dyskusji. W tym kontekście, dwa modele językowe, Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 i GPT 3.5, znalazły się w centrum uwagi. Mixtral, mimo że nie jest tak szeroko znany jak modele GPT od OpenAI, …

Czytaj dalej