Szanse Malezji: AI Open Source z Chin
Malezja może wykorzystać rewolucję open source AI z Chin, budując własny ekosystem oparty na lokalizacji i dostosowaniu modeli językowych.
Tag: Fine-Tuning
Efekt Deepseek-R1: Katalizator Innowacji LLM
Analiza roli Deepseek-R1 w przyspieszeniu rozwoju modeli językowych z zaawansowanym rozumowaniem, poprzez innowacje w kuracji danych, technikach treningowych i uczeniu ze wzmocnieniem.
Personalizacja AI: Fine-tuning o4-mini
OpenAI umożliwia fine-tuning o4-mini przez RFT, tworząc wersje dostosowane do konkretnych potrzeb firm.
Dekodowanie destylacji wiedzy
Jak modele AI uczą się od siebie? Destylacja wiedzy, przyszłość AI.
Nowy model Nvidia lepszy od DeepSeek-R1!
Nvidia pokonuje DeepSeek-R1 nowym modelem open-source. Ujawniono szczegóły treningu i budowy modelu. Sprawdź, jak osiągnęli sukces!
Mały model Microsoftu zaskakuje: Phi-4
Mniejsze modele Microsoftu, Phi-4, imponują zdolnościami rozumowania, trenowane na zadziwiająco małym zbiorze danych. Phi-4-mini-reasoning przewyższa DeepSeek-R1 w rozumowaniu matematycznym, pokazując moc mniejszych modeli w zadaniach wnioskowania.
LlamaCon Meta: Analiza LLM
Analiza konferencji LlamaCon Meta, skupionej na modelach LLM i aplikacjach multimodalnych. Brak przełomowych modeli, ale dyskusje o przyszłości tej technologii.
DeepSeek Dzień Drugi: AI dla firm
DeepSeek obniża koszty modeli AI, rewolucjonizując adopcję w biznesie. Czy ta zmiana przyspieszy rozwój i obniży ceny dla użytkowników?
Phi-4-Reasoning-Plus Microsoft: Kompaktowa Siła Rozumowania
Microsoft Research zaprezentował Phi-4-reasoning-plus, model językowy open-weight, przeznaczony do zadań wymagających zaawansowanego rozumowania. Wykorzystuje architekturę Phi-4, fine-tuning i reinforcement learning, osiągając lepsze wyniki w matematyce, nauce, kodowaniu i logice.
Optymalizacja Amazon Nova przez dostosowanie
Ulepszanie wykorzystania narzędzi poprzez dostosowanie modeli Amazon Nova. Integracja narzędzi i API podnosi możliwości LLM w podejmowaniu decyzji.