TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #7 · 18 авг.

Добрый день, дорогой студент интенсива! 🎲 Это дружеское напоминание о втором занятии с Анной Чувилиной “Решение задач по программированию на блок-схемах” сегодня 18 августа в 19:00 (мск). ❗️ ВНИМАНИЕ ССЫЛКА: встреча пройдет по ссылке на трансляцию Ждем в 19:00 (мск)! 📝По просьбе преподавателя Анны просим подготовить к занятию бумагу с ручкой или редактор на ноутбуке. Не забудьте подписаться на: — Наш Youtube-канал — Канал в Discord#python-и-математика-интенсив, там будут обсуждения и объявления Если есть вопросы, писать в Discord/Telegram или на [email protected]

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #tinybutmighty

当前筛选 #tinybutmighty清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #108 · 10.09.2023 г., 08:33

🌟 AI Sunday Wonders: Meet TinyLlama, the 550MB AI Model Trained on 3 Trillion Tokens Hello, everyone! In the world of AI, smaller models are gaining immense popularity due to their efficiency on edge devices with limited memory and processing power. Enter TinyLlama, a groundbreaking project led by a research assistant at Singapore University of Technology and Design. Despite its tiny 550MB size, TinyLlama is pre-trained on a massive three trillion tokens. This compact model holds great promise for various applications, including real-time machine translation without the need for an internet connection. The project aims to complete the training of this 1.1 billion Llama model in just 90 days, utilizing 16 A100-40G GPUs. You can track its progress and loss metrics in real-time. TinyLlama shares the same architecture and tokenizer as Meta's Llama 2, making it compatible with open-source projects built on Llama. TinyLlama joins the league of smaller language models like Pythia-1b and MPT-1b, offering developers efficient options for creating cutting-edge AI applications. #TinyLlama#AIModel#AIResearch#MachineLearning#AIInnovation#TinyButMighty