Fine-Tuning Llama 3.2 11B with Q-LoRA for Extractive Question Answering

This week, decentralized distributed GPU resource platform io.net announced a strategic partnership with OpenLedger, a data blockchain specifically designed for artificial intelligence (AI). This collaboration will enable OpenLedger to utilize io.net's global GPU compute resources, enhancing its ability to refine and train AI models. Known as the Internet of GPUs, io.net provides a powerful network of distributed GPU resources, allowing OpenLedger to accelerate the development of its AI models and empowering developers to create more efficient AI-based decentralized applications (DApps). According to Tausif Ahmad, Vice President of Business Development at io.net, this partnership will provide OpenLedger with a reliable infrastructure to scale its AI models and unlock new use cases, reinforcing its position as an innovative provider in the decentralized AI space. In addition to providing GPU resources, io.net's infrastructure will support the inference and hosting of AI models, ensuring optimal performance and scalability. This partnership is expected to enhance OpenLedger's reputation as a leading provider of reliable datasets, fueling innovation at the intersection of blockchain and AI. The collaboration aims to create high-quality data securely and efficiently while driving innovation and performance. A team member from OpenLedger emphasized that leveraging io.net's GPU infrastructure will allow users to fine-tune AI models more efficiently, ultimately leading to the development of trustworthy and explainable AI models. A significant factor in OpenLedger's choice of io.net as its GPU resource provider is the cost-effective and scalable compute solutions offered. This partnership will enable OpenLedger to expand its services without the constraints of high costs associated with centralized cloud providers. By processing larger datasets and developing AI models with unprecedented efficiency, OpenLedger aims to push the boundaries of decentralized AI innovation. Ultimately, this partnership aligns with OpenLedger's mission to foster an open, collaborative data environment while promoting the adoption of blockchain-powered AI solutions.

The AI Lab, a leading e-learning provider in South Korea, has recently entered into a multi-year agreement with Theta EdgeCloud, marking a significant step in enhancing its educational offerings in Artificial Intelligence (AI) and Data Analysis (DA). This partnership allows The AI Lab to leverage Theta EdgeCloud's distributed GPU resources, which will facilitate advanced AI education, model training, and generative AI applications. With a strong focus on hands-on experiences and interactive content, The AI Lab aims to deliver high-quality education through its innovative platform, CodingX, recognized for its effectiveness in teaching AI and coding skills globally. The collaboration with Theta EdgeCloud is expected to bring several advantages to The AI Lab. By utilizing on-demand GPU resources, the institution can enhance curriculum flexibility, allowing for seamless integration of AI into its educational programs. Additionally, the partnership is set to lower operational costs through Theta's distributed infrastructure, enabling cost-effective scaling of their services. Most importantly, the integration of AI-driven learning methodologies will facilitate personalized learning experiences, tailored to meet the unique needs of each student, thereby improving overall performance. Theta EdgeCloud has been rapidly expanding its customer base, recently partnering with prestigious institutions such as Seoul National University and Peking University. This growth underscores the increasing demand for scalable and cost-effective technology solutions in the education sector. John Choi, CEO of The AI Lab, expressed confidence in the partnership, highlighting Theta's strong reputation among South Korean universities and its potential to significantly expand The AI Lab's operations in the coming years. This collaboration is poised to meet the rising demand for technology skills in an AI-driven future, positioning The AI Lab as a key player in the evolving educational landscape.

Trong một phát triển quan trọng cho lĩnh vực AI phi tập trung, Stratos đã công bố một quan hệ đối tác với Cortensor, một nhà lãnh đạo trong các mạng lưới suy diễn AI phi tập trung. Sự hợp tác này nhằm nâng cao cơ sở hạ tầng AI phi tập trung bằng cách tích hợp các giải pháp lưu trữ và phát trực tuyến phi tập trung mạnh mẽ của Stratos vào hệ sinh thái AI sáng tạo của Cortensor. Quan hệ đối tác này sẽ cung cấp lưu trữ dữ liệu an toàn và có thể mở rộng, đảm bảo rằng cả khối lượng công việc AI công khai và riêng tư đều có thể hoạt động liền mạch và đáng tin cậy, từ đó cải thiện hiệu suất mạng tổng thể. Một trong những tính năng chính của sự hợp tác này là việc giới thiệu khả năng phát trực tuyến suy diễn thời gian thực. Các API phát video tiên tiến của Stratos sẽ cho phép Cortensor cung cấp đầu ra suy diễn AI ngay lập tức, tạo điều kiện cho các ứng dụng động và các nhiệm vụ do người dùng điều khiển. Sự cải tiến này dự kiến sẽ tối ưu hóa hiệu suất cho các khối lượng công việc AI, khi cơ sở hạ tầng thông lượng cao của Stratos sẽ cải thiện giao tiếp giữa các nút, đảm bảo dòng dữ liệu hiệu quả ngay cả trong các môi trường có nhu cầu cao. Đây là một bước quan trọng hướng tới việc làm cho các công cụ AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn. Cả hai công ty đều chia sẻ một tầm nhìn cho tương lai AI phi tập trung, với hệ thống Chứng minh Suy diễn (PoI) và Chứng minh Công việc Hữu ích (PoUW) của Cortensor xác thực các nhiệm vụ và thưởng cho những người đóng góp cho công việc có ý nghĩa. Stratos, với cơ sở hạ tầng phi tập trung hỗ trợ các giải pháp Web3 và AI, có hơn 900 nút lưu trữ toàn cầu hoạt động và dung lượng 21 PB. Quan hệ đối tác này không chỉ minh chứng cho cam kết của họ đối với đổi mới mà còn nhằm mở ra những khả năng mới cho các doanh nghiệp, nhà phát triển và thợ mỏ do cộng đồng điều hành, cuối cùng xây dựng một hệ sinh thái AI bao trùm và có thể mở rộng hơn. Hãy theo dõi các cập nhật tiếp theo khi họ tiếp tục đẩy mạnh ranh giới của các giải pháp AI phi tập trung.

Tạo ra tăng cường tìm kiếm (RAG) đã nổi lên như một phương pháp quan trọng để tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào các ứng dụng kinh doanh chuyên biệt, cho phép tích hợp dữ liệu độc quyền vào các phản hồi của mô hình. Mặc dù hiệu quả trong giai đoạn thử nghiệm (POC), các nhà phát triển thường gặp phải sự sụt giảm độ chính xác đáng kể khi chuyển RAG vào sản xuất. Vấn đề này đặc biệt rõ ràng trong giai đoạn tìm kiếm, nơi mục tiêu là lấy chính xác ngữ cảnh liên quan nhất cho một truy vấn nhất định, một chỉ số được gọi là khả năng nhớ ngữ cảnh. Bài viết này đi sâu vào các chiến lược để cải thiện khả năng nhớ ngữ cảnh bằng cách tùy chỉnh và tinh chỉnh các mô hình nhúng, cuối cùng cải thiện hiệu suất của RAG trong các ứng dụng thực tế. RAG hoạt động trong hai bước chính: tìm kiếm và tạo ra. Trong giai đoạn tìm kiếm, mô hình chuyển đổi văn bản thành các vector, lập chỉ mục, truy xuất và xếp hạng lại các vector này để xác định các kết quả hàng đầu. Tuy nhiên, các thất bại trong giai đoạn này có thể dẫn đến việc bỏ lỡ các ngữ cảnh liên quan, dẫn đến khả năng nhớ ngữ cảnh thấp hơn và các đầu ra tạo ra ít chính xác hơn. Một giải pháp hiệu quả là điều chỉnh mô hình nhúng, được thiết kế để hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu văn bản, để tạo ra các nhúng cụ thể cho tập dữ liệu đang được sử dụng. Việc tinh chỉnh này cho phép mô hình tạo ra các vector tương tự cho các câu tương tự, nâng cao khả năng truy xuất ngữ cảnh rất liên quan đến truy vấn. Để cải thiện khả năng nhớ ngữ cảnh, điều cần thiết là chuẩn bị một tập dữ liệu tùy chỉnh phản ánh các loại truy vấn mà mô hình sẽ gặp phải. Điều này bao gồm việc trích xuất một loạt các câu hỏi đa dạng từ cơ sở tri thức, diễn đạt lại chúng để tạo sự biến đổi, và tổ chức chúng theo mức độ liên quan. Ngoài ra, việc xây dựng một tập dữ liệu đánh giá giúp đánh giá hiệu suất của mô hình trong một môi trường thực tế. Bằng cách sử dụng một Đánh giá viên Tìm kiếm Thông tin, các nhà phát triển có thể đo lường các chỉ số như Recall@k và Precision@k để đánh giá độ chính xác của việc truy xuất. Cuối cùng, việc tinh chỉnh mô hình nhúng có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể trong khả năng nhớ ngữ cảnh, đảm bảo rằng RAG vẫn chính xác và đáng tin cậy trong các môi trường sản xuất.

Việc tích hợp công nghệ IoT trong nông nghiệp đang chuyển đổi lĩnh vực này, cho phép nông dân đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, từ đó nâng cao năng suất và tính bền vững. Thị trường nông nghiệp thông minh toàn cầu dự kiến sẽ đạt 20 tỷ USD vào năm 2026, nhờ vào việc áp dụng ngày càng nhiều các giải pháp IoT trên các trang trại. Những công nghệ này tối ưu hóa nhiều khía cạnh của quản lý cây trồng và chăn nuôi, giúp nông dân giảm chi phí trong khi cải thiện năng suất và quản lý môi trường. Khi các thiết bị IoT ngày càng phổ biến, chúng mang lại những lợi thế đáng kể, bao gồm tự động hóa quản lý tài nguyên và thu thập dữ liệu theo thời gian thực về các yếu tố quan trọng như thời tiết và điều kiện đất đai. Các thiết bị IoT như trạm thời tiết và cảm biến đất đóng vai trò quan trọng trong nông nghiệp thông minh. Trạm thời tiết cung cấp dữ liệu thiết yếu về nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa, cho phép nông dân điều chỉnh kịp thời lịch tưới và lịch trồng. Cảm biến đất cung cấp thông tin theo thời gian thực về mức độ độ ẩm, tối ưu hóa việc sử dụng nước và chiến lược bón phân. Thêm vào đó, cổ áo theo dõi gia súc đảm bảo quản lý chủ động về sức khỏe và vị trí của động vật. Bằng cách tự động hóa tưới tiêu và phân phối tài nguyên dựa trên dữ liệu theo thời gian thực, nông dân có thể tiết kiệm tài nguyên và cải thiện sức khỏe cây trồng, cuối cùng dẫn đến tăng lợi nhuận. Nền tảng của Chirp nâng cao hiệu quả của các thiết bị IoT này bằng cách tích hợp chúng vào một hệ thống đồng bộ được quản lý từ một bảng điều khiển duy nhất. Việc tích hợp công nghệ blockchain càng củng cố quản lý dữ liệu, đảm bảo lưu trữ an toàn, không thể thay đổi và khả năng truy xuất nguồn gốc của lượng thông tin khổng lồ được tạo ra bởi các thiết bị IoT. Các thợ mỏ Blackbird của Chirp cung cấp kết nối khoảng cách xa cho các thiết bị này, tạo điều kiện cho việc truyền dữ liệu đáng tin cậy trên diện rộng mà không cần kết nối internet riêng lẻ. Sự tích hợp liền mạch của công nghệ IoT này định vị Chirp như một đối tác quan trọng cho nông dân, trao quyền cho họ để đối phó với những thách thức và tận dụng các cơ hội mới trong bối cảnh nông nghiệp đang phát triển.

Trong một phát triển thú vị cho sự giao thoa giữa AI và blockchain, VentureMind AI đã thông báo một sự hợp tác với Theta EdgeCloud. Sự hợp tác này nhằm tận dụng tài nguyên tính toán và phát trực tuyến phi tập trung, độ trễ thấp của Theta để nâng cao khả năng của VentureMind AI. Bằng cách tích hợp EdgeCloud, VentureMind AI sẽ có thể mở rộng các công cụ AI của mình, tối ưu hóa việc xử lý video và cung cấp điều khiển robotics theo thời gian thực, cải thiện đáng kể các dịch vụ của mình trong các lĩnh vực như xây dựng và an ninh. Sự hợp tác này đánh dấu một bước quan trọng trong việc tạo ra một hệ sinh thái toàn diện kết hợp đổi mới AI với tài chính phi tập trung và robotics tiên tiến. VentureMind AI là một nền tảng tiên phong cho phép người dùng tạo ra, đúc và giao dịch các công cụ AI dưới dạng NFT, cung cấp một lớp sở hữu và tiềm năng thu nhập độc đáo. Nền tảng này cũng có một công cụ xây dựng Đại lý Tự động tùy chỉnh, cho phép người dùng khởi chạy các cộng đồng được mã hóa và quản lý các hoạt động tạo lập thị trường. Kể từ khi ra mắt vào tháng 6 năm 2023, EdgeCloud đã thu hút được sự chú ý trong cả môi trường học thuật và doanh nghiệp, với các tổ chức như Đại học Quốc gia Seoul và các công ty như GenAI search Liner sử dụng cơ sở hạ tầng của nó để thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng AI. Với sự tích hợp của Theta EdgeCloud, VentureMind AI đang sẵn sàng định nghĩa lại những khả năng trong các lĩnh vực AI, robotics và Web3. Sự hợp tác này sẽ tạo điều kiện cho tính toán có thể mở rộng cho đổi mới AI, điều khiển robotics đáng tin cậy, xử lý video hiệu quả về chi phí và tích hợp nâng cao cho NFT và các công cụ tự động. Được thành lập bởi Jermaine Anugwom, VentureMind AI đã nhanh chóng phát triển từ một tập hợp các công cụ AI chuyên biệt thành một nền tảng mạnh mẽ kết hợp công nghệ blockchain và tokenomics, định vị mình như một nhà lãnh đạo trong bối cảnh Web3 đang nổi lên.