تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي بفعالية 357x هنا 🛠
$FIL أظهر أنه عندما تصل التخزين اللامركزي إلى مقياس تدريب مناسب، يتغير البنية التحتية التي يمكن أن تدعم فعليًا تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم.
$GRT أثبت أن فهرسة البيانات وتوافرها تصبح بنية تحتية حاملة للأحمال في اللحظة التي تبدأ فيها نماذج الذكاء الاصطناعي في استهلاك المعرفة على نطاق إنتاجي.
أكملت 0G Labs للتو DiLoCoX-107B، أكبر نموذج ذكاء اصطناعي لامركزي في العالم بـ 107 مليار معلمة.
→ فعالية تواصل 357x مقارنة بالطرق القياسية
→ تقليل التكاليف بنسبة 95% مقارنة بالتدريب المركزي
→ يعمل على اتصالات إنترنت عادية بسرعة 1 Gbps
→ جميع نقاط التحقق قابلة للتدقيق علنًا عبر تحقق مدعوم من TEE طوال الوقت
تطلب تدريب النماذج المتقدمة تاريخيًا مراكز بيانات مركزية وبنية تحتية مغلقة. يثبت DiLoCoX-107B أنه يمكن تشغيله على عقد موزعة مع دليل تشفيري في كل خطوة من خطوات التدريب، وبكلفة أقل بنسبة 95%. أصبح الآن تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نطاق متقدم له دليل قابل للتحقق علنًا.
كما نشرت 0G إطار تحقق كامل بجانب النموذج، يجمع بين TEEs مع توافق الحوافز الاقتصادية لتوليد تصديقات تشفيرية لكل خطوة من عملية التدريب. أصبح التدريب القابل للتحقق والاستدلال القابل للتحقق الآن في نفس السلسلة، مما يغطي دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل.
تم عبور حاجز 100 مليار معلمة في تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي مع وجود إطار قابل للتحقق علنًا خلفه، مما يفتح النماذج على نطاق متقدم لوكلاء الذكاء الاصطناعي والبنائين بدون حوسبة مركزية.
#0G #fil #AI