Пояснение по CLM v1 esv2 20п фон 10п музыка 10п 2

CLM — это новая модель System 1 от Стэнфордского университета и NVIDIA Research, которая работает аналогично CLIP для принятия решений, объединяя ситуацию и все возможные действия в одном пространстве и выбирая наиболее подходящее совпадение вместо генерации токенов. Я подробно описываю процесс обучения на замороженной 8-битной архитектуре с обучением только небольших нейронных сетей, а затем запускаю её на DGX Spark с использованием 1080 инструментов, где задержка оставалась около 80 мс, но точность упала с 86% при использовании 8 инструментов до 17% при использовании всех инструментов. Я также показываю, где она может найти применение сегодня: в качестве быстрого первого этапа отбора перед созданием модели, которая сможет сравнивать варианты бок о бок. Ресурсы: CLM-8B: https://contrastive-lm.notion.site/ 📄 Блог CLM: https://contrastive-lm.notion.site 💻 Репозиторий CLM (код + песочница): https://github.com/Contrastive-LM/CLM 🤗 Веса модели: https://huggingface.co/Contrastive-LM... Сообщение о запуске Jev (TypeSafe): https://typesafe.ai/blog/introducing-... Книга Даниэля Канемана «Думай быстро и медленно» #AI #LLM #ReasoningModels #system1 Мое приложение для преобразования голоса в текст: whryte.com Веб-сайт: https://engineerprompt.ai/ RAG Beyond Basics Курс: https://prompt-s-site.thinkific.com/c... Подпишитесь на рассылку localgpt: https://tally.so/r/3y9bb0 💻 Предварительно настроенная виртуальная машина localGPT: https://bit.ly/localGPT (используйте код: PromptEngineering для скидки 50%). Подпишитесь на рассылку localgpt: https://tally.so/r/3y9bb0 00:00 Возвращение системы 1 01:49 Что такое CLM 03:47 Основы контрастивного обучения 04:58 Почему это так быстро 07:32 Рецепт трехэтапного обучения 09:54 Демонстрации DGX Spark 13:07 Ограничения и лучшие варианты использования