DeepSeek, Qwen, GLM և այլ LLM-ների թեստավորում առաջադեմ սպառողական սարքավորումների վրա
Այս հոդվածում հեղինակը կիսվում է ժամանակակից մեծ լեզվական մոդելների (LLM), ինչպիսիք են DeepSeek-ը, Qwen-ը և GLM-ը, սովորական տնային համակարգչի վրա գործարկելու գործնական փորձով: Հիմնական ուշադրությունը դարձված է տարբեր մոդելների, քվանտավորման մեթոդների և լոկալ ինֆերենսի համար նախատեսված ծրագրային շարժիչների համեմատությանը: Հեղինակը վերլուծում է համակարգի աշխատանքը առաջադեմ սպառողական սարքավորումների վրա՝ ներկայացնելով թեստերի արդյունքները և խորհուրդներ տալով լոկալ օգտագործման համար ամենաարդյունավետ գործիքների ընտրության վերաբերյալ: Հոդվածն օգնում է պարզել, թե որ ժամանակակից նեյրոցանցերն է իրականում նպատակահարմար գործարկել անձնական սարքերի վրա՝ առանց ամպային հզորությունների օգտագործման: Այս ուղեցույցը օգտակար կլինի էնտուզիաստների և ծրագրավորողների համար, ովքեր հետաքրքրված են AI լուծումների լոկալ տեղակայմամբ և LLM-ների հետ աշխատելու համար ռեսուրսների օպտիմալացմամբ:
This is a summary. Read the full article at the original source:
HabrԿապակցված
Habr-ի այս հոդվածը քննարկում է AI գործակալների օգտագործման ժամանակ տվյալների գաղտնիության խնդիրը։ Ժամանակակից ինքնավար գործակալները կարող են հիշել երկ…
Ինչպես առավելագույնս օգտագործել Gemini-ն հաջորդ ճամփորդությունը պլանավորելիս
Google-ի Gemini արհեստական բանականությունը դառնում է ճամփորդությունների պլանավորման բազմակողմանի գործիք՝ օգնելով օգտատերերին կառավարել ուղևորություննե…
ԱՄՆ իշխանությունները չինական AI ընկերություններին մեղադրում են ամերիկյան մոդելները պատճենելու արդյունաբերական մասշտաբի արշավների մեջ
ԱՄՆ Ազգային անվտանգության գործակալությունը (NSA), Կիբերանվտանգության և ենթակառուցվածքների անվտանգության գործակալությունը (CISA) և Հետաքննությունների դ…