Le laboratoire d'IA s'associe à Theta EdgeCloud pour améliorer l'éducation en IA

mardi, novembre 26, 2024 12:00 AM
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Le laboratoire d'IA s'associe à Theta EdgeCloud pour améliorer l'éducation en IA cover

Le laboratoire d’IA, un fournisseur d’e-learning de premier plan en Corée du Sud, a récemment signé un accord pluriannuel avec Theta EdgeCloud, marquant une étape significative dans l’amélioration de ses offres éducatives en intelligence artificielle (IA) et en analyse de données (AD). Ce partenariat permet au laboratoire d’IA de tirer parti des ressources GPU distribuées de Theta EdgeCloud, ce qui facilitera l’éducation avancée en IA, l’entraînement de modèles et les applications d’IA générative. Avec un fort accent sur les expériences pratiques et le contenu interactif, le laboratoire d’IA vise à offrir une éducation de haute qualité grâce à sa plateforme innovante, CodingX, reconnue pour son efficacité dans l’enseignement des compétences en IA et en codage à l’échelle mondiale.

La collaboration avec Theta EdgeCloud devrait apporter plusieurs avantages au laboratoire d’IA. En utilisant des ressources GPU à la demande, l’institution peut améliorer la flexibilité du programme, permettant une intégration transparente de l’IA dans ses programmes éducatifs. De plus, le partenariat devrait réduire les coûts opérationnels grâce à l’infrastructure distribuée de Theta, permettant une montée en échelle rentable de leurs services. Plus important encore, l’intégration de méthodologies d’apprentissage pilotées par l’IA facilitera des expériences d’apprentissage personnalisées, adaptées aux besoins uniques de chaque étudiant, améliorant ainsi la performance globale.

Theta EdgeCloud a rapidement élargi sa base de clients, s’associant récemment à des institutions prestigieuses telles que l’Université nationale de Séoul et l’Université de Pékin. Cette croissance souligne la demande croissante de solutions technologiques évolutives et rentables dans le secteur de l’éducation. John Choi, PDG du laboratoire d’IA, a exprimé sa confiance dans le partenariat, soulignant la forte réputation de Theta parmi les universités sud-coréennes et son potentiel à élargir considérablement les opérations du laboratoire d’IA dans les années à venir. Cette collaboration est prête à répondre à la demande croissante de compétences technologiques dans un avenir piloté par l’IA, positionnant le laboratoire d’IA comme un acteur clé dans le paysage éducatif en évolution.

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Les grands modèles de langage (LLM) sont devenus des outils essentiels dans le traitement du langage naturel, capables de gérer une variété de tâches. Cependant, en raison de leur formation large, ils peuvent ne pas exceller dans des applications spécifiques sans adaptation supplémentaire. Les techniques d'ajustement fin, telles que Q-LoRA, permettent aux chercheurs d'adapter des modèles pré-entraînés comme Llama 3.2 11B pour des tâches particulières, telles que la réponse à des questions extractives. Cet article décrit le processus d'ajustement fin de Llama 3.2 11B en utilisant Q-LoRA sur le jeu de données SQuAD v2, mettant en avant les améliorations de performance obtenues grâce à cette méthode. LoRA, ou Low-Rank Adaptation, est une technique qui introduit de nouveaux poids dans un modèle existant sans modifier les paramètres d'origine. En ajoutant des poids d'adaptateur qui ajustent les sorties de certaines couches, LoRA permet aux modèles de conserver leurs connaissances pré-entraînées tout en acquérant de nouvelles capacités adaptées à des tâches spécifiques. Dans cette expérience, l'accent est mis sur l'ajustement fin de Llama 3.2 11B pour la réponse à des questions extractives, visant à extraire des segments de texte précis qui répondent directement aux requêtes des utilisateurs, plutôt que de résumer ou de reformuler le contenu. L'expérience a été réalisée sur une plateforme Google Colab utilisant un GPU A100, avec la bibliothèque Hugging Face Transformers facilitant la mise en œuvre. Les résultats du processus d'ajustement fin étaient prometteurs, montrant une amélioration significative des performances du modèle sur l'ensemble de validation. Le score BERT est passé de 0,6469 à 0,7505, tandis que le score de correspondance exacte est passé de 0,116 à 0,418. Ces améliorations indiquent que la technique Q-LoRA adapte efficacement le modèle Llama 3.2 11B pour les tâches de réponse à des questions extractives. Cet article sert de guide pour les chercheurs cherchant à appliquer des méthodes similaires à d'autres modèles et tâches, soulignant le potentiel de l'ajustement fin dans le domaine du traitement du langage naturel.
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Cette semaine, la plateforme de ressources GPU distribuées et décentralisées io.net a annoncé un partenariat stratégique avec OpenLedger, une blockchain de données spécifiquement conçue pour l'intelligence artificielle (IA). Cette collaboration permettra à OpenLedger d'utiliser les ressources de calcul GPU mondiales d'io.net, améliorant ainsi sa capacité à affiner et à former des modèles d'IA. Connue sous le nom d'Internet des GPU, io.net fournit un puissant réseau de ressources GPU distribuées, permettant à OpenLedger d'accélérer le développement de ses modèles d'IA et permettant aux développeurs de créer des applications décentralisées (DApps) basées sur l'IA plus efficaces. Selon Tausif Ahmad, vice-président du développement commercial chez io.net, ce partenariat fournira à OpenLedger une infrastructure fiable pour faire évoluer ses modèles d'IA et débloquer de nouveaux cas d'utilisation, renforçant ainsi sa position en tant que fournisseur innovant dans le domaine de l'IA décentralisée. En plus de fournir des ressources GPU, l'infrastructure d'io.net soutiendra l'inférence et l'hébergement de modèles d'IA, garantissant des performances et une scalabilité optimales. Ce partenariat devrait renforcer la réputation d'OpenLedger en tant que fournisseur de jeux de données fiables, alimentant l'innovation à l'intersection de la blockchain et de l'IA. La collaboration vise à créer des données de haute qualité de manière sécurisée et efficace tout en stimulant l'innovation et la performance. Un membre de l'équipe d'OpenLedger a souligné que tirer parti de l'infrastructure GPU d'io.net permettra aux utilisateurs de peaufiner les modèles d'IA plus efficacement, conduisant finalement au développement de modèles d'IA fiables et explicables. Un facteur significatif dans le choix d'OpenLedger d'io.net comme fournisseur de ressources GPU est les solutions de calcul rentables et évolutives proposées. Ce partenariat permettra à OpenLedger d'élargir ses services sans les contraintes de coûts élevés associés aux fournisseurs de cloud centralisés. En traitant des ensembles de données plus volumineux et en développant des modèles d'IA avec une efficacité sans précédent, OpenLedger vise à repousser les limites de l'innovation en IA décentralisée. En fin de compte, ce partenariat s'aligne sur la mission d'OpenLedger de favoriser un environnement de données ouvert et collaboratif tout en promouvant l'adoption de solutions d'IA alimentées par la blockchain.
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Le réseau Hivemapper propose une augmentation des prix des crédits de carte pour améliorer l'accumulation de valeur
Le réseau Hivemapper a annoncé une proposition d'augmentation du prix des crédits de carte de 0,005 $ à 0,0075 $, à compter du 1er janvier 2025. Cet ajustement fait partie d'une stratégie visant à stabiliser le prix des données cartographiques pour les clients finaux tout en veillant à ce que la valeur accumulée des dépenses des clients bénéficie au réseau Hivemapper. Les crédits de carte, qui sont générés en brûlant du HONEY, jouent un rôle crucial dans cet écosystème, car les développeurs doivent les échanger pour accéder aux données du réseau. L'augmentation proposée vise à renforcer la trajectoire déflationniste du HONEY en permettant à une plus grande part des revenus de revenir dans le réseau, soutenant ainsi sa durabilité à long terme. Le réseau Hivemapper fonctionne selon un modèle de brûlage et de frappe, où les contributeurs de cartes gagnent du HONEY pour soumettre des données, tandis que les développeurs brûlent du HONEY pour accéder à ces données. Ce système est conçu pour équilibrer efficacement l'offre et la demande. En augmentant le prix des crédits de carte, le réseau anticipe que les développeurs trouveront toujours viable de créer des produits à valeur ajoutée, car les coûts accrus seront compensés par le potentiel de marges bénéficiaires plus élevées. La direction de Bee Maps, le premier développeur du réseau, a exprimé sa confiance que cet ajustement de prix n'affectera pas négativement l'utilisation du réseau, indiquant une compression de marge gérable. L'engagement de la communauté est encouragé alors que la proposition avance. Les membres de la communauté Hivemapper sont invités à partager leurs pensées et leurs retours pendant une période de commentaires du 26 novembre au 2 décembre 2024. La Fondation Hivemapper souligne l'importance de la collaboration pour affiner la conception du réseau afin d'atteindre l'objectif de créer la carte la plus fraîche du monde. Cette proposition reflète un engagement envers les incitations des développeurs et la santé globale de l'écosystème Hivemapper.