نویسنده(های): دکتر منصور علی
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
چگونه SmallThinker 3B نتایج بزرگی را با حداقل منابع ارائه می دهد و آن را به انتخابی عالی برای محاسبات لبه و برنامه های کاربردی هوش مصنوعی موبایل تبدیل می کند.
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
👨🏾💻 GitHub ⭐️ | 👔 لینکدین | 📝 متوسط | ☕️ کوفی
در مدل های زبان بزرگ (LLMs، ایجاد تعادل بین کارایی و عملکرد یک چالش حیاتی است. با معرفی SmallThinker-3B Preview، PowerInfer به دنبال رفع این تعادل با ارائه یک مدل فشرده و در عین حال قدرتمند است که برای کاربردهای متنوع طراحی شده است. این وبلاگ به بررسی تفاوت های ظریف SmallThinker-3B، موارد استفاده بالقوه آن، و دلیل برجسته شدن آن در چشم انداز رقابتی LLM می پردازد.
SmallThinker-3B-Preview یک مدل هوش مصنوعی فشرده و در عین حال قدرتمند است که توسط PowerInfer توسعه یافته است و برای ارائه استنتاج با کیفیت بالا و در عین حال به حداقل رساندن هزینه های محاسباتی طراحی شده است. با 3 میلیارد پارامتر، نقطه شیرینی بین اندازه و قابلیت ایجاد می کند، و آن را برای برنامه هایی ایده آل می کند که کارایی آن بسیار مهم است.
این مدل که در Hugging Face میزبانی شده است، به راحتی برای توسعه دهندگان، محققان و علاقه مندان به هوش مصنوعی قابل دسترسی است. چه در حال ساخت ربات‌های چت، سیستم‌های درک زبان، یا ابزارهای خلاقانه هوش مصنوعی باشید، SmallThinker-3B-Preview پایه‌ای قوی برای پروژه‌های شما ارائه می‌دهد.
کارایی در ScaleSmallThinker-3B-Preview برای استنتاج سریع و کارآمد بهینه شده است. بر خلاف مدل های بزرگتر که به منابع محاسباتی عظیم نیاز دارند، این مدل به گونه ای طراحی شده است که بر روی دستگاه هایی با قابلیت های سخت افزاری محدود اجرا شود. این باعث می شود که آن را به یک انتخاب عالی برای محاسبات لبه، برنامه های کاربردی تلفن همراه و سایر سناریوها تبدیل کند. وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی