डीपसीक-आर1 प्रभाव: तार्किक भाषा मॉडेल नवकल्पना
डीपसीक-आर1 च्या भूमिकेमुळे तार्किक क्षमता असलेल्या भाषा मॉडेलच्या विकासाला गती मिळाली आहे. डेटा गुणवत्ता, प्रशिक्षण तंत्र आणि रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमुळे हे शक्य झाले.
Tag: Fine-Tuning
वैयक्तिकृत AI: OpenAI च्या o4-mini ला ट्यून करा
OpenAI च्या o4-mini मॉडेलला तुमच्या गरजेनुसार तयार करण्यासाठी Reinforcement Fine-Tuning वापरा.
ज्ञान डिस्टिलेशन: AI मॉडेल कसे शिकतात?
ज्ञान डिस्टिलेशन हे एक तंत्रज्ञान आहे जे मोठ्या AI मॉडेल्सना लहान मॉडेल्सना शिकण्यास मदत करते, कार्यक्षमतेत वाढ करते आणि संसाधनांचा वापर कमी करते.
Nvidia चे नवे मॉडेल DeepSeek-R1 पेक्षा सरस
Nvidia चे Llama-Nemotron मॉडेल DeepSeek-R1 पेक्षा उत्तम ठरले. 140,000 H100 प्रशिक्षण तासांचा तपशील उघड.
मायक्रोसॉफ्टचे छोटे मॉडेल: गणिताचा 'चीट कोड'
मायक्रोसॉफ्टचे छोटे मॉडेल प्रभावी आहेत, जे केवळ 6,000 डेटा नमुन्यांवर प्रशिक्षित असूनही, प्रभावी तर्क क्षमता दर्शवतात.
मेटाचे LlamaCon: LLM जगाचा वेध
मेटाच्या LlamaCon मध्ये LLM आणि मल्टीमॉडल ॲप्लिकेशन्सच्या भविष्यावर चर्चा झाली. नवीन मॉडेल सादर न करता, तंत्रज्ञानाच्या विकासाचा मार्ग शोधला गेला.
डीपसीक: उद्योगांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता
डीपसीकमुळे एआय वापरणे स्वस्त झाले आहे. लहान कंपन्यांनाही आता एआय वापरता येईल, ज्यामुळे मोठ्या कंपन्यांशी स्पर्धा करणे सोपे होईल.
Microsoft चे Phi-4: प्रगत तर्कासाठी शक्तिशाली मॉडेल
Microsoft Research ने Phi-4-reasoning-plus मॉडेल सादर केले आहे, जे गणित, विज्ञान, कोडिंग आणि तर्क आधारित समस्यांसाठी तयार केले आहे.
ॲमेझॉन नोव्हा मॉडेल्सचे उपयोजन वाढवणे
ॲमेझॉन नोव्हा मॉडेल्सच्या मदतीने टूल उपयोजन सुधारण्यासाठी विविध पद्धती आणि तंत्रांचा अभ्यास करणे, ज्यामुळे अचूकता वाढवता येते.
OpenAI चे GPT-4.1: एक पाऊल मागे?
OpenAI ने GPT-4.1 सादर केले, जे सूचनांचे पालन करण्यात 'उत्कृष्ट' आहे. पण, स्वतंत्र मूल्यांकनानुसार, ते मागील मॉडेलपेक्षा कमी विश्वसनीय असू शकते. AI विकासाच्या दिशेबद्दल आणि नैतिकतेबद्दल प्रश्न निर्माण करते.