Devasa bir açık kaynak temel model eğitimi @_xjdr XJDR tam bir bilim insanı, bu yüzden gerçekten anlamam birkaç deneme sürdü ve yine de tüm sonucu tam olarak takdir edemeyebilirim. Genelde sıfırdan yepyeni bir temel model eğitmek istiyorsanız, ciddi bir eğitim süreci başlatmak için bir sürü GPU'ya ihtiyacınız var. Pahalı. En zor eğitim türlerinden biri, DeepSeek tarzı Uzman Karışımı tasarımıdır. Güçlüdür, ancak rota sistemi ve eğitim sistemi o kadar titiz ki, küçük ölçekli testler genellikle çöker. Yani bir şey öğrenmek için büyük bir küme ihtiyacınız oluyor ve bir çalışma başarısız olduğunda fikrinizin yanlış mı yoksa kurulumun bozulup bozulmadığını anlayamıyorsun, bu yüzden araştırma ölüyor ve hiçbir şey öğrenmiyorsunuz XJDR, açık kaynak nmoe'dir; bu çalışmaya hazır eğitim fabrikası, bir uzmanın yaptığı gibi, özellikle bu model sınıfının sürekli bozulmadan tek bir makinede eğitilib araştırılabilmesi için. Küçük deneyler gerçek bir eğitim gibi davranır, böylece sekiz haneli ve aylarca zaman harcamadan önce temiz bir evet ya da hayır alabilirsiniz. Gerçekte insanlar ucuz, hızlı denemeler yapabilir; model rotalarının uzmanlar arasında nasıl işlediği, nasıl öğrendiği (eğitim tarifi), hangi verileri beslediğiniz ve dolar başına daha fazla kalite elde ettiğiniz gibi. Temelde, bir ürünü A/B testi gibi daha iyi baz modeller için yeni fikirleri stres testine geçiriyorsunuz ama bunu büyük bir laboratuvar dışında yapabilirsiniz. Net etki daha hızlı yineleme ve büyük maliyet tasarrufu, ayrıca daha fazla ekip gerçekçi olarak yeni temel modelleri inşa edebiliyor. Bu, daha iyi bir DeepSeek sınıf modeli, yepyeni uzman tarzı modeller ve çok daha fazla rekabet ve açık araştırma anlamına gelebilir çünkü giriş ücretleri sert düşer ve daha çok atılım halka açık olur Bizi izlemeye devam edin, çoğunu açık kaynak olarak kullanıyor! Tebrikler @_xjdr. Sizi desteklemekten ve hikayenizin küçük bir parçası olmaktan çok mutluyuz