彼は 10 台の RTX 4090 をリグアップし、タンパク質フォールディング シミュレーションを実行し、プライバシーのためにローカル LLM をロードし、量子化、マルチ GPU シャーディング、RAG、SLM がどのように過小評価されているかについて語り、独自のモデルを微調整していると述べています。 兄弟は、ここにいるほとんどの AI インフルエンサーよりも AI をよく知っています。

なんてこと。。。ハグフェイスが再び調理されました!🔥 彼らは、SOTAモデルを構築する際の無条件な現実をカバーする無料のブログ(BOOK)をドロップしたばかりです。LLM研究とそのニュアンスの背後にある実際の決定に立ち入るラボ/研究者を見たことがありません。これは文字通り逸品です。 シラバス： → トレーニングコンパス:なぜ何を→→ → すべての大きなモデルは小さなアブレーションから始まります → モデルアーキテクチャの設計 → データキュレーションの技術 → トレーニングマラソン → 基本モデルを超えて — 2025 年のトレーニング後 → インフラ - 縁の下の力持ち ブログにざっと目を通すと、これは彼らのウルトラスケールのプレイブックと同じように信じられないほど詳細です。私はこれを読んで、今後数日でそれについてさらに詳しく共有するつもりです。 ここを読んでください:

ユーザーからのフィードバックを真剣に受け止めてください。