نویسنده (ها): R. Thompson (دکترا)
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
در عصر هوش مصنوعی شگفتی هایی مانند Claude 3 ، ساخت یا تنظیم دقیق یک مدل زبان به همان اندازه یک تصمیم استراتژیک است که یک برنامه فنی است. برای دانشمندان داده ، آزمایشگاه های تحقیقاتی و استارتاپ های Lean AI ، بودجه 50،000 دلاری بی اهمیت نیست. این یک سرمایه گذاری متمرکز در توانایی است. اما سوال میلیون دلاری این است: کدام GPU cloud آیا باید پروژه شما – runpod یا coreweave؟ 💡
این مقدار به ظاهر متوسط پول اغلب تنها بودجه موجود برای آزمایش های پر هزینه است. در حالی که آموزش یک مدل تریلیون پارامتر از ابتدا بسیار دور نیست ، اما برای نتایج رانندگی در خطوط لوله تحقیق و توسعه در مقیاس کوچک و متوسط مناسب است. انتخاب زیرساخت های اشتباه می تواند بودجه شما را طی چند روز بسوزاند. انتخاب عاقلانه می تواند نوآوری را تسریع کرده و لبه رقابتی شما را تیز کند.
بودجه 50 کیلو دلاری معمولاً برای:
• تنظیم دقیق موجود LLMS مانند Llama 3 8b یا mistral 7b
• معماری های نمونه سازی در فضای پارامتر 3B -13B
• در حال کنترل آزمایش های تنظیمات Hyperparameter کنترل شده
• انجام تحقیق و توسعه تکراری در طاقچه مجموعه داده ها
• اجرای حداقل خطوط لوله استنتاج پایدار برای کارهای پایین دست
این بخش بودجه همچنین در بین آزمایشگاه های دانشگاهی متمرکز بر هوش مصنوعی ، توسعه دهندگان مستقل و تیم های کوچک هوش مصنوعی که روی مدلهای هدفمند برای عمودی مانند LegalTech ، FinTech ، Edtech و MedTech کار می کنند ، محبوب است. آزمایش واقعی در این است که آیا … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی