Компания Lumina AI выпускает PrismRCL 2.6.0 с расширенными параметрами обучения LLM

Новый параметр LLM позволяет пользователям легко обучать языковые модели на сложных наборах данных, демонстрируя стремление Lumina AI к развитию инноваций в области AI на основе текста. Благодаря упрощённой обработке текстовых данных параметр LLM делает обучение на основе случайного контраста (RCL) важным инструментом для языковых моделей следующего поколения, превосходящим традиционные архитектуры на основе трансформеров по скорости, энергоэффективности и масштабируемости.

«Внедряя новый параметр LLM, мы создаём основу для более быстрого и эффективного обучения языковых моделей без использования дорогостоящих аппаратных ускорителей», - сказал Аллан Мартин, генеральный директор Lumina AI.

«Прелесть PrismRCL 2.6.0 заключается в его простоте. Добавив параметр LLM, пользователи могут указать, что они хотят создать LLM, и система позаботится обо всём остальном. Приятно видеть, насколько хорошо эта версия работает с сетями-трансформерами - это доказательство того, что инновации не обязательно должны быть сложными, чтобы быть эффективными», — сказал доктор Мортен Миддельфарт, главный специалист по обработке данных в Lumina AI.

Последние экспериментальные результаты подтверждают непревзойденную производительность RCL, демонстрируя до 98,3-кратное ускорение обучения по сравнению с моделями на основе трансформеров даже на стандартных процессорах. Разработка функции LLM отражает стратегию Lumina AI по снижению затрат и воздействия на окружающую среду, связанных с традиционным обучением нейронных сетей.

Источник