نموذج NVIDIA Star Elastic: توفير بمقدار 360 ضعفًا في التدريب
كشفت NVIDIA عن Star Elastic، وهي طريقة تدرّب ثلاثة نماذج بأحجام مختلفة (30B و23B و12B معامل) ضمن دورة تدريب واحدة بحجم 160B توكن. ويبلغ التوفير في الحوسبة 360 ضعفًا. وأثناء الاستدلال (inference)، يرفع التحكم المرن في الميزانية (elastic budget control) الدقة بنسبة 16% ويقلل زمن الاستجابة 1.9 مرة. وتتسع النماذج الثلاثة كلها على وحدة معالجة رسومية RTX واحدة بعد التكميم.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من MarkTechPost؛ بتحرير Hamidun News
كشفت NVIDIA عن Star Elastic، وهي طريقة لتدريب الشبكات العصبية تضع ثلاثة نماذج بأحجام مختلفة (30B و23B و12B معامل) في ملف أوزان واحد، إذ يعاد تدريبها جميعًا من الصفر في عملية تدريب واحدة بدلًا من ثلاث عمليات تدريب منفصلة.
ما مقدار التوفير الذي توفره
Star Elastic عند تدريب الشبكات العصبية؟ تدرّب Star Elastic ثلاثة نماذج من NVIDIA Nemotron (30B و23B و12B معامل) ضمن دورة تدريب واحدة بحجم 160B توكن، ما يوفر الحوسبة بمقدار 360 ضعفًا مقارنةً بتدريب كل نموذج على حدة.
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.