Das Subnetz-3-Team von Bittensor hat erfolgreich ein LLaMA-Modell mit 4 Milliarden Parametern unter Verwendung eines vollständig verteilten Ansatzes trainiert, was einen bedeutenden technischen Meilenstein darstellt. Dieser Erfolg unterstreicht die Fähigkeiten dezentraler maschineller Lernnetzwerke.
In verwandten Nachrichten hat Grayscale bekannt gegeben, dass sein Bittensor Trust, der unter dem Ticker $GTAO gehandelt wird, nun für eine Privatplatzierung geöffnet ist. Diese Gelegenheit steht berechtigten akkreditierten Investoren offen und bietet ihnen die Möglichkeit, in das innovative Bittensor-Ökosystem zu investieren.
Bittensor erreicht Meilenstein mit 4-Milliarden-Parameter-LLaMA-Modell
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