MiniMax ने अपने ओपन-सोर्स मॉडल वेट्स चार दिनों के बाद, समुदाय ने आमतौर पर प्रयोगशालाओं द्वारा प्रदान किए जाने वाले अनुकूलन समाधान विकसित कर लिए हैं। एक ज्ञान अनुकूलन LoRA ने नमूना चरणों को 20 से घटाकर केवल 4-8 चरणों तक कर दिया है, जिससे 5 गुना तेजी आई है। MiniMax ने X प्लेटफॉर्म पर कहा कि यही कारण है कि उन्होंने ओपन-सोर्स किया—मॉडल वेट्स को साझा करके, समुदाय की रचनात्मकता को प्रेरित किया जा सकता है और इंजीनियरिंग-स्तरीय अनुकूलन परिणाम तेजी से प्राप्त किए जा सकते हैं। यह दर्शाता है कि ओपन-सोर्स रणनीति AI मॉडल के अनुकूलन और पुनरावृत्ति चक्र को प्रभावी ढंग से तेज कर सकती है, और यह प्रौद्योगिकी समुदाय के सहयोग का एक उत्कृष्ट उदाहरण है।
MiniMax ने ओपन-सोर्स मॉडल वेट्स जारी किए, समुदाय ने 4 दिनों में 5x स्पीडअप हासिल किया
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सारांश
MiniMax ने अपने मॉडल वेट्स को जनता के लिए जारी किया, जिससे AI + क्रिप्टो समाचार में तेजी से प्रगति हुई। चार दिनों के भीतर, समुदाय ने ज्ञान विस्थापन के माध्यम से एक अनुकूलित LoRA बना लिया, जिससे सैंपलिंग कदम 20 से घटकर 4-8 हो गए और गति 5 गुना बढ़ गई। प्रोजेक्ट ने परिणाम को एक स्पष्ट उदाहरण के रूप में प्रस्तुत किया कि खुले स्रोत के प्रयास कैसे सहयोग के माध्यम से मॉडल सुधारों को तेजी से आगे बढ़ा सकते हैं। ऑन-चेन समाचार इन उपलब्धियों को नवाचार के प्रमुख चलक के रूप में जारी रखता है।
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