Feinabstimmung von Llama 3.2 11B mit Q-LoRA für extraktive Fragenbeantwortung

Das AI Lab, ein führender Anbieter von E-Learning in Südkorea, hat kürzlich eine mehrjährige Vereinbarung mit Theta EdgeCloud getroffen, die einen bedeutenden Schritt zur Verbesserung seines Bildungsangebots in Künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalyse (DA) darstellt. Diese Partnerschaft ermöglicht es dem AI Lab, die verteilten GPU-Ressourcen von Theta EdgeCloud zu nutzen, was eine fortschrittliche KI-Ausbildung, Modelltraining und generative KI-Anwendungen erleichtert. Mit einem starken Fokus auf praktische Erfahrungen und interaktive Inhalte zielt das AI Lab darauf ab, hochwertige Bildung durch seine innovative Plattform CodingX anzubieten, die für ihre Effektivität beim Lehren von KI- und Programmierfähigkeiten weltweit anerkannt ist. Die Zusammenarbeit mit Theta EdgeCloud wird voraussichtlich mehrere Vorteile für das AI Lab bringen. Durch die Nutzung von On-Demand-GPU-Ressourcen kann die Institution die Flexibilität des Lehrplans verbessern, was eine nahtlose Integration von KI in ihre Bildungsprogramme ermöglicht. Darüber hinaus wird die Partnerschaft voraussichtlich die Betriebskosten durch die verteilte Infrastruktur von Theta senken, was eine kosteneffiziente Skalierung ihrer Dienstleistungen ermöglicht. Am wichtigsten ist, dass die Integration von KI-gesteuerten Lernmethoden personalisierte Lernerfahrungen ermöglicht, die auf die einzigartigen Bedürfnisse jedes Schülers zugeschnitten sind, wodurch die Gesamtleistung verbessert wird. Theta EdgeCloud hat seine Kundenbasis schnell erweitert und kürzlich Partnerschaften mit renommierten Institutionen wie der Seoul National University und der Peking University geschlossen. Dieses Wachstum unterstreicht die steigende Nachfrage nach skalierbaren und kosteneffektiven Technologielösungen im Bildungssektor. John Choi, CEO des AI Lab, äußerte sich zuversichtlich über die Partnerschaft und hob den starken Ruf von Theta unter südkoreanischen Universitäten hervor sowie das Potenzial, die Operationen des AI Lab in den kommenden Jahren erheblich auszubauen. Diese Zusammenarbeit ist darauf ausgelegt, der steigenden Nachfrage nach technologischen Fähigkeiten in einer von KI geprägten Zukunft gerecht zu werden und das AI Lab als wichtigen Akteur im sich entwickelnden Bildungsbereich zu positionieren.

In dieser Woche gab die dezentrale Plattform für verteilte GPU-Ressourcen io.net eine strategische Partnerschaft mit OpenLedger bekannt, einer Datenblockchain, die speziell für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt wurde. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es OpenLedger, die globalen GPU-Computing-Ressourcen von io.net zu nutzen, um seine Fähigkeit zur Verfeinerung und Schulung von KI-Modellen zu verbessern. Bekannt als das Internet der GPUs bietet io.net ein leistungsstarkes Netzwerk verteilter GPU-Ressourcen, das es OpenLedger ermöglicht, die Entwicklung seiner KI-Modelle zu beschleunigen und Entwicklern zu helfen, effizientere KI-basierte dezentrale Anwendungen (DApps) zu erstellen. Laut Tausif Ahmad, Vizepräsident für Geschäftsentwicklung bei io.net, wird diese Partnerschaft OpenLedger eine zuverlässige Infrastruktur bieten, um seine KI-Modelle zu skalieren und neue Anwendungsfälle zu erschließen, wodurch seine Position als innovativer Anbieter im Bereich der dezentralen KI gestärkt wird. Neben der Bereitstellung von GPU-Ressourcen wird die Infrastruktur von io.net die Inferenz und das Hosting von KI-Modellen unterstützen, um optimale Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Diese Partnerschaft wird voraussichtlich den Ruf von OpenLedger als führenden Anbieter zuverlässiger Datensätze verbessern und Innovationen an der Schnittstelle von Blockchain und KI vorantreiben. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, qualitativ hochwertige Daten sicher und effizient zu erstellen und gleichzeitig Innovation und Leistung zu fördern. Ein Teammitglied von OpenLedger betonte, dass die Nutzung der GPU-Infrastruktur von io.net es den Nutzern ermöglichen wird, KI-Modelle effizienter zu optimieren, was letztendlich zur Entwicklung vertrauenswürdiger und erklärbarer KI-Modelle führen wird. Ein wesentlicher Faktor für die Wahl von OpenLedger, io.net als seinen GPU-Ressourcenanbieter auszuwählen, sind die kosteneffizienten und skalierbaren Compute-Lösungen, die angeboten werden. Diese Partnerschaft wird es OpenLedger ermöglichen, seine Dienstleistungen ohne die Einschränkungen hoher Kosten, die mit zentralisierten Cloud-Anbietern verbunden sind, auszubauen. Durch die Verarbeitung größerer Datensätze und die Entwicklung von KI-Modellen mit beispielloser Effizienz strebt OpenLedger an, die Grenzen der dezentralen KI-Innovation zu erweitern. Letztendlich steht diese Partnerschaft im Einklang mit der Mission von OpenLedger, eine offene, kollaborative Datenumgebung zu fördern und die Einführung von blockchain-basierten KI-Lösungen zu unterstützen.

In einer bedeutenden Entwicklung für die dezentrale KI-Landschaft hat Stratos eine Partnerschaft mit Cortensor, einem führenden Unternehmen im Bereich dezentraler KI-Inferenznetzwerke, bekannt gegeben. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die dezentrale KI-Infrastruktur zu verbessern, indem die robusten dezentralen Speicher- und Streaminglösungen von Stratos in das innovative KI-Ökosystem von Cortensor integriert werden. Die Partnerschaft soll eine sichere und skalierbare Datenspeicherung bieten, die sicherstellt, dass sowohl öffentliche als auch private KI-Arbeitslasten nahtlos und zuverlässig betrieben werden können, wodurch die Gesamtleistung des Netzwerks verbessert wird. Eine der Hauptmerkmale dieser Partnerschaft ist die Einführung von Echtzeit-Inferenz-Streaming-Funktionen. Die fortschrittlichen Video-Streaming-APIs von Stratos ermöglichen es Cortensor, sofortige KI-Inferenz-Ausgaben bereitzustellen, was dynamische Anwendungen und benutzergesteuerte Aufgaben erleichtert. Diese Verbesserung wird voraussichtlich die Leistung von KI-Arbeitslasten optimieren, da die Hochdurchsatz-Infrastruktur von Stratos die Kommunikation von Knoten zu Knoten verbessert und einen effizienten Datenfluss selbst in Umgebungen mit hoher Nachfrage gewährleistet. Dies ist ein entscheidender Schritt, um fortschrittliche KI-Tools zugänglicher und kostengünstiger zu machen. Beide Unternehmen teilen eine Vision für eine dezentrale KI-Zukunft, wobei die Systeme von Cortensor zur Validierung von Aufgaben und zur Belohnung von Mitwirkenden für sinnvolle Arbeit, Proof of Inference (PoI) und Proof of Useful Work (PoUW), eingesetzt werden. Stratos, mit seiner dezentralen Infrastruktur, die Web3- und KI-Lösungen unterstützt, verfügt über mehr als 900 aktive globale Speicherknoten und eine Kapazität von 21 PB. Diese Partnerschaft exemplifiziert nicht nur ihr Engagement für Innovation, sondern zielt auch darauf ab, neue Möglichkeiten für Unternehmen, Entwickler und gemeinschaftlich betriebene Miner zu erschließen, um letztendlich ein inklusiveres und skalierbares KI-Ökosystem aufzubauen. Bleiben Sie dran für weitere Updates, während sie weiterhin die Grenzen dezentraler KI-Lösungen erweitern.

Die retrieval-unterstützte Generierung (RAG) hat sich als eine entscheidende Methode zur Integration großer Sprachmodelle (LLMs) in spezialisierte Geschäftsanwendungen etabliert, die es ermöglicht, proprietäre Daten in die Modellantworten einzufügen. Trotz ihrer Effektivität in der Konzeptnachweisphase (POC) sehen sich Entwickler oft erheblichen Genauigkeitsverlusten gegenüber, wenn sie RAG in die Produktion überführen. Dieses Problem ist insbesondere in der Abrufphase ausgeprägt, in der es darum geht, den relevantesten Kontext für eine gegebene Anfrage genau abzurufen, ein Maß, das als Kontextabruf bekannt ist. Dieser Artikel befasst sich mit Strategien zur Verbesserung des Kontextabrufs durch Anpassung und Feinabstimmung von Einbettungsmodellen, um letztendlich die Leistung von RAG in realen Anwendungen zu verbessern. RAG funktioniert in zwei Hauptschritten: Abruf und Generierung. In der Abrufphase wandelt das Modell Text in Vektoren um, indiziert, ruft diese Vektoren ab und sortiert sie neu, um die besten Übereinstimmungen zu identifizieren. Misserfolge in dieser Phase können jedoch zu verpassten relevanten Kontexten führen, was zu einem niedrigeren Kontextabruf und weniger genauen Generierungsergebnissen führt. Eine effektive Lösung besteht darin, das Einbettungsmodell anzupassen, das darauf ausgelegt ist, Beziehungen zwischen Textdaten zu verstehen, um Einbettungen zu erzeugen, die spezifisch für den verwendeten Datensatz sind. Diese Feinabstimmung ermöglicht es dem Modell, ähnliche Vektoren für ähnliche Sätze zu generieren, wodurch seine Fähigkeit verbessert wird, Kontexte abzurufen, die für die Anfrage hochrelevant sind. Um den Kontextabruf zu verbessern, ist es wichtig, einen maßgeschneiderten Datensatz vorzubereiten, der die Arten von Anfragen widerspiegelt, mit denen das Modell konfrontiert wird. Dies umfasst das Extrahieren einer Vielzahl von Fragen aus der Wissensdatenbank, deren Paraphrasierung zur Variabilität und die Organisation nach Relevanz. Darüber hinaus hilft der Aufbau eines Evaluierungsdatensatzes, die Leistung des Modells in einer realistischen Umgebung zu bewerten. Durch den Einsatz eines Informationsabrufevaluators können Entwickler Metriken wie Recall@k und Precision@k messen, um die Abrufgenauigkeit zu beurteilen. Letztendlich kann die Feinabstimmung des Einbettungsmodells zu erheblichen Verbesserungen des Kontextabrufs führen und sicherstellen, dass RAG in Produktionsumgebungen genau und zuverlässig bleibt.

In einer aufregenden Entwicklung an der Schnittstelle von KI und Blockchain hat VentureMind AI eine Partnerschaft mit Theta EdgeCloud angekündigt. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die dezentralen, latenzarmen Rechen- und Streamingressourcen von Theta zu nutzen, um die Fähigkeiten von VentureMind AI zu verbessern. Durch die Integration von EdgeCloud wird VentureMind AI in der Lage sein, seine KI-Tools zu skalieren, die Videodarstellung zu optimieren und die Echtzeitsteuerung von Robotern anzubieten, was die Serviceangebote in Bereichen wie Bau und Sicherheit erheblich verbessert. Diese Partnerschaft markiert einen bedeutenden Schritt zur Schaffung eines umfassenden Ökosystems, das KI-Innovation mit dezentraler Finanzierung und fortschrittlicher Robotik verbindet. VentureMind AI ist eine bahnbrechende Plattform, die es Benutzern ermöglicht, KI-Tools als NFTs zu erstellen, zu prägen und zu handeln, wodurch eine einzigartige Eigentumsschicht und Einkommenspotenzial entsteht. Die Plattform bietet auch einen benutzerdefinierten Builder für autonome Agenten, mit dem Benutzer tokenisierte Gemeinschaften starten und Marktaktivitäten verwalten können. Seit ihrer Gründung im Juni 2023 hat EdgeCloud sowohl in akademischen als auch in Unternehmensumgebungen an Bedeutung gewonnen, wobei Institutionen wie die Seoul National University und Unternehmen wie GenAI search Liner ihre Infrastruktur nutzen, um die KI-Forschung und -Anwendungen voranzutreiben. Mit der Integration von Theta EdgeCloud wird VentureMind AI in der Lage sein, die Möglichkeiten in den Bereichen KI, Robotik und Web3 neu zu definieren. Die Partnerschaft wird skalierbare Rechenleistung für KI-Innovation, zuverlässige Robotiksteuerung, kostengünstige Videobearbeitung und verbesserte Integration für NFTs und autonome Tools ermöglichen. Gegründet von Jermaine Anugwom hat sich VentureMind AI schnell von einer Sammlung spezialisierter KI-Tools zu einer robusten Plattform entwickelt, die Blockchain-Technologie und Tokenomics integriert und sich als führend im aufkommenden Web3-Umfeld positioniert.

Die Integration von IoT-Technologie in die Landwirtschaft transformiert den Sektor und ermöglicht es Landwirten, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Produktivität und Nachhaltigkeit verbessern. Der globale Markt für intelligente Landwirtschaft wird bis 2026 voraussichtlich 20 Milliarden Dollar erreichen, angetrieben durch die zunehmende Akzeptanz von IoT-Lösungen auf den Farmen. Diese Technologien optimieren verschiedene Aspekte des Pflanzen- und Viehmanagements und helfen Landwirten, Kosten zu senken, während sie Erträge und Umweltverantwortung verbessern. Mit der Zunahme von IoT-Geräten bieten sich erhebliche Vorteile, darunter die Automatisierung des Ressourcenmanagements und die Echtzeit-Datenerfassung zu kritischen Faktoren wie Wetter- und Bodenbedingungen. IoT-Geräte wie Wetterstationen und Bodensensoren spielen eine entscheidende Rolle in der intelligenten Landwirtschaft. Wetterstationen liefern wichtige Daten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Niederschlag, die es Landwirten ermöglichen, rechtzeitig Anpassungen bei Bewässerung und Pflanzzeitplänen vorzunehmen. Bodensensoren liefern Echtzeit-Einblicke in den Feuchtigkeitsgehalt, optimieren den Wasserverbrauch und die Düngestrategien. Darüber hinaus sorgen Viehüberwachungs-Halsbänder für eine proaktive Verwaltung der Tiergesundheit und -standorte. Durch die Automatisierung der Bewässerung und der Ressourcenverteilung basierend auf Echtzeitdaten können Landwirte Ressourcen sparen und die Gesundheit der Pflanzen verbessern, was letztendlich zu einer höheren Rentabilität führt. Die Plattform von Chirp verbessert die Effektivität dieser IoT-Geräte, indem sie sie in ein kohärentes System integriert, das von einem einzigen Dashboard aus verwaltet wird. Die Einbindung von Blockchain-Technologie stärkt zudem das Datenmanagement, indem sie eine sichere, manipulationssichere Speicherung und Rückverfolgbarkeit der riesigen Mengen an Informationen gewährleistet, die von IoT-Geräten generiert werden. Die Blackbird-Miner von Chirp bieten eine langfristige Konnektivität für diese Geräte und ermöglichen eine zuverlässige Datenübertragung über große Flächen, ohne dass individuelle Internetverbindungen erforderlich sind. Diese nahtlose Integration von IoT-Technologie positioniert Chirp als wichtigen Partner für Landwirte und befähigt sie, Herausforderungen zu bewältigen und neue Chancen in der sich entwickelnden Agrarlandschaft zu nutzen.