Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif

Alts mengembangkan model bahasa skala besar baru menggunakan GPU skala kecil, mencapai kinerja tertinggi di Jepang
Generatived
31/10/23, 18.15
Orts (Minato-ku, Tokyo) adalah perusahaan yang mengembangkan dan mengkomersialkan AI pribadi, dan telah mengembangkan model bahasa skala besar baru "LHTM-OPT" dengan jumlah parameter yang dioptimalkan yang dapat digunakan pada mesin GPU skala kecil. Perusahaan mengumumkan bahwa mereka telah mengembangkan ``Opt'' dan telah mencatat kinerja tertinggi sebagai LLM (Model Bahasa Skala Besar) swasta komersial Jepang. Evaluasi ini didasarkan pada tolok ukur LLM "Rakuda", yang mencapai kinerja terbaik di Jepang jika dibandingkan dengan model bahasa skala besar di Jepang.
Model bahasa berskala besar dengan parameter berskala besar memerlukan sumber daya dan energi komputasi yang sangat besar, dan terdapat kekhawatiran mengenai peningkatan beban terhadap lingkungan. Oleh karena itu, saat ini sedang aktif dilakukan penelitian terhadap model parameter skala kecil yang ringan namun memiliki akurasi yang sama dengan model skala besar. Orts mulai aktif dan sejak awal mengembangkan AI generatif untuk memecahkan masalah sosial tersebut, dan telah berhasil mengembangkan "LHTM-OPT", model parameter skala kecil.
Model bahasa skala besar "LHTM-2" yang disediakan oleh Alts memiliki sejumlah besar parameter dan diatur untuk memiliki tingkat kebebasan penyesuaian yang sangat tinggi. Sebaliknya, ``LHTM-OPT'' adalah model ringan yang dioptimalkan untuk penggunaan praktis, karena parameternya dapat dijalankan bahkan pada mesin GPU skala kecil. Dalam mengembangkan LHTM-OPT, Orts tidak hanya belajar dari data terbuka, tetapi juga membuat kumpulan data instruksi dan data interaksinya sendiri untuk meningkatkan akurasi.
Skor evaluasi "LHTM-OPT" telah mencapai 1152, level tertinggi di Jepang per 19 Oktober 2023. Ia juga mencapai skor tertinggi di Jepang sebesar 56,12 di antara model komersial dalam rata-rata 8 tugas dari tolok ukur pemahaman bahasa Jepang "JGLUE (Evaluasi Pemahaman Bahasa Umum Jepang)." Nilai rata-rata untuk empat tugas utama JGLUE untuk "LHTM-OPT" adalah 75,08. Fakta bahwa mereka mampu mencapai setiap skor di bawah parameter 10B dianggap sebagai tanda tingginya tingkat kemampuan teknologi Alts di tingkat global.
Bagikan artikel ini:
Tin tức mới nhất
PeopleX Meningkatkan Model dan Kinerja Wawancara AI
30/3/26, 09.00
PeopleX dilaporkan telah meningkatkan model AI inti di balik layanan wawancara AI-nya, meningkatkan kinerja avatar dan kualitas suara untuk pengalaman interaksi yang lebih alami.
Spicecode Meluncurkan Alpha Platform Agen AI Aman
30/3/26, 09.00
Spicecode dilaporkan akan meluncurkan versi alpha dari lingkungan yang aman untuk menerapkan agen AI dalam platform ERP dan SCM-nya
GladCube Memajukan Platform Prediksi Olahraga AI Global
30/3/26, 09.00
GladCube dilaporkan memajukan pengembangan platform prediksi olahraga berbasis AI-nya, dengan fase pertama diperkirakan akan selesai pada April 2026 untuk ekspansi global.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Bagikan artikel ini:
Bagikan artikel ini:
Kategori
Berita
AI dan hukum/peraturan/masyarakat
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Berita terkini
PeopleX Meningkatkan Model dan Kinerja Wawancara AI
30/3/26, 09.00
PeopleX dilaporkan telah meningkatkan model AI inti di balik layanan wawancara AI-nya, meningkatkan kinerja avatar dan kualitas suara untuk pengalaman interaksi yang lebih alami.
Spicecode Meluncurkan Alpha Platform Agen AI Aman
30/3/26, 09.00
Spicecode dilaporkan akan meluncurkan versi alpha dari lingkungan yang aman untuk menerapkan agen AI dalam platform ERP dan SCM-nya
GladCube Memajukan Platform Prediksi Olahraga AI Global
30/3/26, 09.00
GladCube dilaporkan memajukan pengembangan platform prediksi olahraga berbasis AI-nya, dengan fase pertama diperkirakan akan selesai pada April 2026 untuk ekspansi global.



%20(1).webp)


