โอกาสมาเลเซีย: ปฏิวัติ AI โอเพนซอร์สจีน
มาเลเซียสามารถใช้ประโยชน์จากการปฏิวัติ AI โอเพนซอร์สของจีนได้อย่างไร? การเข้าถึง LLM ราคาถูก, การปรับแต่งให้เข้ากับท้องถิ่น, และความมั่นคงทางข้อมูล
Tag: Fine-Tuning
ผลกระทบ Deepseek-R1: ตัวเร่งนวัตกรรม LLM
Deepseek-R1 เร่งการวิจัย LLM เชิงเหตุผล ด้วยประสิทธิภาพสูงและทรัพยากรที่น้อยลง
ปลดปล่อยพลัง AI ส่วนบุคคล: ปรับแต่ง o4-mini ด้วย RL
OpenAI เปิดตัว RFT สำหรับ o4-mini ช่วยให้องค์กรสร้าง AI เฉพาะทาง ปรับแต่งให้เข้ากับข้อมูลภายใน ปรับปรุงประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้อง
ถอดรหัส Knowledge Distillation: AI เรียนรู้กัน
Knowledge Distillation คือกระบวนการที่ AI รุ่นใหญ่ถ่ายทอดความรู้สู่รุ่นเล็ก คงประสิทธิภาพและเพิ่มความเร็ว
Nvidia แซง DeepSeek-R1 ด้วยโมเดลโอเพนซอร์สใหม่
Nvidia เปิดตัวโมเดล Llama-Nemotron เหนือกว่า DeepSeek-R1 เผยเคล็ดลับฝึกฝน 140,000 ชั่วโมงบน H100 พร้อมสถาปัตยกรรมใหม่เพื่อประสิทธิภาพการอนุมานที่เหนือกว่า
Phi-4: โมเดลเล็กจิ๋วแต่แจ๋ว Microsoft
Microsoft เปิดตัว Phi-4 โมเดล AI ขนาดเล็กแต่มีประสิทธิภาพสูงในการให้เหตุผล เรียนรู้จากข้อมูลเพียง 6,000 ตัวอย่าง ทำงานได้ดีกว่าโมเดลขนาดใหญ่บางตัว
ถอดรหัส LlamaCon ของ Meta: เจาะลึกโลก LLM
LlamaCon เป็นเวทีหารือเกี่ยวกับ LLM และแอปพลิเคชัน multimodal แม้ไม่มีโมเดลใหม่ แต่เน้นย้ำถึงทิศทางในอนาคตของเทคโนโลยีนี้
DeepSeek: ขับเคลื่อน AI สู่ธุรกิจ ลดต้นทุน
DeepSeek ลดต้นทุนโมเดล AI พื้นฐาน ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กเข้าถึง AI ได้ง่ายขึ้น เร่งการนำ AI ไปใช้ในวงกว้าง และส่งเสริมการแข่งขันในอุตสาหกรรม
Phi-4-Reasoning-Plus: พลังแห่งการให้เหตุผล
Microsoft เปิดตัว Phi-4-reasoning-plus โมเดลภาษา open-weight สำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลขั้นสูง ใช้ supervised fine-tuning และ reinforcement learning เพื่อประสิทธิภาพที่เหนือกว่า
ปรับแต่ง Amazon Nova เพื่อการใช้เครื่องมือ
ปรับปรุงการใช้เครื่องมือด้วยการปรับแต่งโมเดล Amazon Nova ให้เหมาะสมกับการใช้งานและเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจของ AI