MI Megoldások

Címke: 32B LLM

Hozz létre egy teljes Langfuse megfigyelő és értékelő rendszert nyomkövetéshez, utasításkezeléshez, pontozáshoz és kísérletekhez

Fedezd fel a Langfuse nyílt forráskódú platformot, amely átfogó megoldást kínál a nyelvi modellek nyomon követésére és értékelésére! Ebben az útmutatóban lépésről lépésre bemutatjuk, hogyan alakíthatsz ki egy teljes munkafolyamatot, amely lehetővé teszi a platform főbb funkcióinak megismerését akár valódi, akár szimulált környezetben.

2026.05.25. Continue

QeRL: az NVFP4-kvantált megerősítéses tanulás (RL) egyetlen H100-ra hozza a 32B LLM képzést—miközben javítja a felfedezést

Képzeld el, mit hozhatnál létre, ha egyetlen H100-as GPU-n futtathatnád a megerősítéses tanulást (RL) egy 32 milliárd paraméteres nyelvi modellen, mindezt 4-bites pontossággal és gyorsabb lépésidővel! Az NVIDIA kutatói, a MIT, a HKU és a Tsinghua egyetemek együttműködésével kifejlesztették a QeRL-t, egy olyan nyílt forráskódú keretrendszert, amely forradalmasítja az RL utótréninget.

2025.10.16. Continue