0G Labs щойно провела велику подію, яка шокувала коло штучного інтелекту - У звичайному мережевому середовищі, де швидкість мережі становить лише 1 Гбіт/с, так, навіть при швидкості WiFi вашого офісу, перша в світі розподілена модель LLM зі 100 мільярдами параметрів була успішно навчена. Це, ймовірно, порушить ландшафт індустрії штучного інтелекту: Навчання штучного інтелекту більше не є ексклюзивним для «Суперкомп'ютерного клубу». Тепер малі та середні підприємства, підприємницькі колективи та навіть університетські лабораторії можуть брати участь у навчанні на власному обладнанні. Ключова технологія, що стоїть за цим, називається DiLoCoX (Low Communication Training Framework), Основні ідеї: Через «толерантність до затримки зв'язку», «адаптивне градієнтне стиснення» та «паралелізм конвеєра» Тренувати великі моделі, які спочатку були вкрай залежні від пропускної здатності та апаратного забезпечення, Це стало розподіленим завданням, яке «звичайні мережі теж можуть виконувати». Швидкість тренування в 300 разів швидше, ніж раніше, У той час як витрати на інфраструктуру безпосередньо скорочуються на 95%. Найголовніше, що набір виробництва 0G повністю децентралізований. Він не покладається на якогось одного гіганта і не вимагає дозволу від постачальника хмарних послуг. Поки вони підключені до Інтернету, будь-хто може стати вузлом навчання ШІ Дані завжди зберігаються локально, синхронізація моделей прозора по всьому зв'язку. Щоб досягти цих змін, 0G Labs співпрацює з підприємствами, операторами та розробниками по всьому світу, щоб створити «децентралізовану навчальну мережу штучного інтелекту». Хешрейт штучного інтелекту спирається на правила гри централізованих гігантів, і @0G_labs переписується. @0g_CN @Galxe #Starboard #0G #Yaps #KaitoAI @KaitoAI