EP2: ARCEE.AI — небольшие языковые модели, открытый исходный код и экономичный ИИ | Подкаст AWS д...

Присоединяйтесь к нам на увлекательной беседе с Жюльеном Симоном, вице-президентом и главным евангелистом ARCEE.AI, который поделится глубокими знаниями о создании практичных и экономически эффективных решений в области искусственного интеллекта. Опираясь на свой обширный опыт работы в AWS, Hugging Face и теперь в ARCEE.AI, Жюльен расскажет, почему «маленькое — это прекрасно», когда речь идёт о языковых моделях, и покажет, как модели с 10 миллиардами параметров теперь могут сравниться по производительности с гораздо более крупными моделями с 72 миллиардами параметров, существовавшими всего несколько месяцев назад. Узнайте об инновационных методах, таких как слияние моделей, о важности правильного выбора инфраструктуры и получите практические советы для организаций, начинающих свой путь в области ИИ. В этом эпизоде ​​рассматриваются важнейшие темы, в том числе: ● Почему небольшие языковые модели — это будущее корпоративного ИИ ● Как оптимизировать затраты, сохраняя при этом производительность ● Роль вывода на ЦП и ГП ● Важные архитектурные аспекты для рабочих нагрузок ИИ ● Лучшие практики создания готовых к производству систем ИИ Независимо от того, являетесь ли вы стартапом, крупным предприятием или организацией государственного сектора, этот эпизод предлагает бесценные рекомендации по созданию масштабируемых, эффективных и практичных решений в области ИИ в условиях быстро меняющегося современного ландшафта. Узнайте больше: Создавайте и масштабируйте следующую волну инноваций в области ИИ на AWS: https://go.aws/ai ARCEE.AI: https://www.arcee.ai/ Канал Жюльена Симона на YouTube:    / @juliensimonfr   00:00:00: Введение 00:02:18: Путешествие в мир ИИ 00:06:40: Чемпион Arcee.ai по разработке небольших языковых моделей 00:09:02: Глобальное присутствие Arcee.ai 00:10:19: Примеры использования SLM и агентов ИИ 00:15:00: Постобучение с объединением моделей, дистилляция моделей 00:17:20: Маршрутизация моделей 00:19:15: Агентная платформа Orchestra с функцией перетаскивания 00:20:42: Как создать лучшую SLM? 00:23:29: Синтетические данные и качество данных 00:25:26: Открытый исходный код в ИИ 00:28:04: Отражение культурных нюансов 00:31:02: Предвзятость в синтетических данных 00:34:55: Что такое SLM 00:36:33: Одержимость экономической эффективностью 00:39:37: Вывод на ЦП 00:41:49: Инфраструктура и выбор модели 00:45:38: Архитектура без графического процессора и микросервисы 00:48:02: Обучение на AWS: Hyperpod и Trainium 00:55:48: Ключевые советы для организаций, начинающих работу с ИИ 01:02:14: Заключительные замечания и ресурсы Подписаться на AWS: https://go.aws/subscribe Зарегистрироваться в AWS: https://go.aws/signup Бесплатный уровень AWS: https://go.aws/free Узнайте больше: https://go.aws/more Свяжитесь с AWS: https://go.aws/contact Следующие шаги: Изучите AWS в аналитических исследованиях: https://go.aws/reports Найдите, разверните и управляйте программным обеспечением, работающим на AWS: https://go.aws/marketplace Присоединитесь к партнерской сети AWS: https://go.aws/partners Узнайте больше о том, как Amazon создает и эксплуатирует программное обеспечение: https://go.aws/library У вас есть технические вопросы по AWS? Задайте вопрос сообществу экспертов AWS на re:Post: https://go.aws/3lPaoPb Почему AWS? Amazon Web Services (AWS) — это самая комплексная и широко используемая облачная платформа в мире. Миллионы клиентов, включая самые быстрорастущие стартапы, крупнейшие предприятия и ведущие государственные учреждения, используют AWS для повышения гибкости, снижения затрат и ускорения инноваций. #AWS #AmazonWebServices #AWSForAI #CloudComputing