【عملة】Tether Data قامت بعمل كبير، حيث أصدرت أداة تسمى QVAC Fabric LLM - بعبارة بسيطة، تتيح لك اللعب بنموذج اللغة الكبير على حاسوبك المحمول أو هاتفك.
في السابق، كان من الضروري الاعتماد على خوادم السحابة أو بطاقات الرسومات الاحترافية من إنفيديا لتدريب أو ضبط هذه النماذج الذكية، وكان من المستحيل على الأشخاص العاديين الاقتراب منها. الآن، هذه المنظومة خفضت الحد الأدنى بشكل كبير، حيث يمكن للأجهزة التي تمتلكها بالفعل أن تعمل. يمكن لبطاقات الرسومات من AMD، أو الرسومات المدمجة من Intel، أو شرائح سلسلة M من آبل، وحتى شرائح الهواتف المحمولة، أن تعمل، دون الحاجة للاعتماد على شركة معينة.
الأكثر صلابة هو أنه قام أيضًا بتوسيع مجموعة بيئة llama.cpp، ويدعم مباشرة ضبط النماذج الرئيسية مثل LLama3 وQwen3 وGemma3. قامت Tether Data بإصدار المشروع بالكامل بموجب ترخيص Apache 2.0، حيث تم وضع الرموز وموصلات التدريب المسبق على Hugging Face، ويمكن البدء باستخدام بضع أوامر.
هذه الخطوة تعادل نقل تخصيص الذكاء الاصطناعي من المختبر إلى مكاتب المطورين العاديين. تم كسر احتكار الأجهزة، ولم يعد اللعب بالذكاء الاصطناعي لعبة للأثرياء.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تيذر تطلق أداة الذكاء الاصطناعي: يمكن للهاتف تدريب نماذج كبيرة الآن
【عملة】Tether Data قامت بعمل كبير، حيث أصدرت أداة تسمى QVAC Fabric LLM - بعبارة بسيطة، تتيح لك اللعب بنموذج اللغة الكبير على حاسوبك المحمول أو هاتفك.
في السابق، كان من الضروري الاعتماد على خوادم السحابة أو بطاقات الرسومات الاحترافية من إنفيديا لتدريب أو ضبط هذه النماذج الذكية، وكان من المستحيل على الأشخاص العاديين الاقتراب منها. الآن، هذه المنظومة خفضت الحد الأدنى بشكل كبير، حيث يمكن للأجهزة التي تمتلكها بالفعل أن تعمل. يمكن لبطاقات الرسومات من AMD، أو الرسومات المدمجة من Intel، أو شرائح سلسلة M من آبل، وحتى شرائح الهواتف المحمولة، أن تعمل، دون الحاجة للاعتماد على شركة معينة.
الأكثر صلابة هو أنه قام أيضًا بتوسيع مجموعة بيئة llama.cpp، ويدعم مباشرة ضبط النماذج الرئيسية مثل LLama3 وQwen3 وGemma3. قامت Tether Data بإصدار المشروع بالكامل بموجب ترخيص Apache 2.0، حيث تم وضع الرموز وموصلات التدريب المسبق على Hugging Face، ويمكن البدء باستخدام بضع أوامر.
هذه الخطوة تعادل نقل تخصيص الذكاء الاصطناعي من المختبر إلى مكاتب المطورين العاديين. تم كسر احتكار الأجهزة، ولم يعد اللعب بالذكاء الاصطناعي لعبة للأثرياء.