Обновить

Новая LLM для русского языка - краткий обзор.

Основные показатели при обучении
Основные показатели при обучении

Завершено обучение первой языковой модели для русского языка с 1.6 млрд. параметров на TPU v4-128.

  • 4096 контекстное окно

  • Llama в качестве основной архитектуры

  • 128k vocab

  • 32B токенов в датасете

aeonium/Aeonium-v1-BaseWeb-1B

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+3
Комментарии4

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации