Addestramento

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Come un modello di 13 miliardi di parametri, addestrato esclusivamente su testi antecedenti il 1931, generalizza e risponde a domande moderne.

Inside Talkie: il modello linguistico addestrato solo su testi pre-1931

Scopri Talkie, un modello linguistico da 13B parametri sviluppato da Nick Levine, Alec Radford e David Duvenaud, addestrato solo su 260 miliardi di token di testi pubblicati prima del 1931. Analizziamo le fonti, le capacità, le limitazioni e le reazioni della comunità. Un'esplorazione approfondita di questo esperimento di generalizzazione AI.

I test della community mostrano che la Multi-Token Prediction di Google è utile solo quando il modello è parzialmente scaricato sulla CPU.

Gemma 4 MTP: vantaggio solo per sistemi con VRAM limitata

Analisi dei test della community su Gemma 4 MTP. Mentre GPU di fascia alta non registrano miglioramenti, configurazioni con VRAM mista e CPU raddoppiano la velocità. Scopri dettagli delle performance e reazioni degli utenti.

Modelli byte-level con diffusione e speculazione per generazione più rapida e riduzione dei costi

Fast Byte Latent Transformer: efficienza e innovazione

Il nuovo Fast Byte Latent Transformer (BLT) introduce BLT Diffusion e Self-speculation per generare byte in parallelo, riducendo fino al 92% la larghezza di banda. Valutato su traduzione e generazione di codice a scale 1B e 3B, mantiene prestazioni competitive con minori risorse computazionali.