Gradient выпускает фреймворк Echo-2 RL, повышая эффективность исследований ИИ более чем в 10 раз
Gradient представила фреймворк распределённого обучения с подкреплением Echo-2, который повышает эффективность исследований ИИ более чем в 10 раз. Новая архитектура полностью разделяет Learner и Actor, сокращая стоимость пост-обучения модели на 30 млрд параметров с $4500 до $425. Технология использует асинхронное обучение с разделением вычислений и памяти, задействует нестабильные GPU-инстансы и гетерогенные видеокарты через Parallax. Решение сохраняет точность моделей благодаря таким инновациям как ограниченная устареваемость, отказоустойчивое планирование и протокол связи Lattica. Gradient также анонсировала платформу RLaaS Logits (logits.dev), открытую для студентов и исследователей, чтобы трансформировать ИИ-разработку от капиталоёмкой к эффективно-итерационной модели.
marsbit02/12 16:40
