تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة بمعدل 357 مرة هنا 🛠
$FIL أظهر أنه عندما تصل التخزين اللامركزي إلى حجم تدريب مؤهل، فإنه يغير البنية التحتية التي يمكنها دعم تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم.
$GRT أثبت أن فهرسة البيانات وتوافرها تصبح بنية تحتية قادرة على التحمل لحظة بدء نماذج الذكاء الاصطناعي في استهلاك المعرفة على نطاق إنتاجي.
لقد أكملت 0G Labs للتو DiLoCoX-107B، أكبر نموذج ذكاء اصطناعي لامركزي في العالم بمقدار 107 مليار معلمة.
→ كفاءة اتصال بمعدل 357x مقارنة بالطرق القياسية
→ خفض التكاليف بنسبة 95% مقابل التدريب المركزي
→ يعمل على اتصالات إنترنت عادية بسرعة 1 جيجابايت في الثانية
→ جميع نقاط التحقق قابلة للتدقيق علنًا عبر التحقق المدعوم من TEE
تدريب النماذج المتقدمة كان تاريخيًا يتطلب مراكز بيانات مركزية وبنية تحتية مغلقة. DiLoCoX-107B يثبت أنه يمكن أن يعمل على عقد موزعة مع دليل تشفير في كل خطوة تدريب، وبتكلفة أقل بنسبة 95%. الآن، التدريب اللامركزي للذكاء الاصطناعي على نطاق متقدم لديه دليل مفهوم قابل للتحقق علنًا.
كما نشرت 0G إطار تحقق كامل جنبًا إلى جنب مع النموذج، يجمع بين TEEs مع محاذاة الحوافز الاقتصادية لتوليد تأكيدات تشفيرية لكل خطوة من عملية التدريب. الآن، التدريب القابل للتحقق والاستدلال القابل للتحقق يجلسان في نفس السلسلة، تغطيان دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل.
تم تجاوز حاجز 100 مليار معلمة في التدريب اللامركزي للذكاء الاصطناعي مع وجود إطار عمل قابل للتحقق علنًا وراءه، مما يفتح النماذج على نطاق متقدم لوكلاء ومطوري الذكاء الاصطناعي بدون حساب مركزي.
#0G #fil
#Ai_sector