Aujourd’hui, nous lançons avec fierté une version expérimentale de Stable LM 3B, la dernière de notre suite de solutions de génération d’IA de hautes performances. Avec 3 milliards de paramètres (contre 7 à 70 milliards de paramètres généralement utilisés par l’industrie), Stable LM 3B est un modèle de langage compact conçu pour fonctionner sur des appareils numériques portables tels que les appareils portables et les ordinateurs portables, et nous sommes enthousiasmés par ses capacités et sa portabilité. Comme pour notre dernière version de Stable LM, l’un des principaux avantages de Stable LM 3B est sa taille plus petite et son efficacité. Contrairement aux plus gros modèles, ceux-ci nécessitent moins de ressources et sont moins coûteux à exploiter, ce qui les rend très accessibles pour la plupart des utilisateurs. Cela les rend non seulement plus abordables, mais aussi plus respectueux de l’environnement, car ils consomment beaucoup moins d’énergie. Mais ne vous laissez pas tromper par sa taille; Stable LM 3B est hautement concurrentiel – il surpasse les performances des meilleurs modèles de langage 3B en termes de paramètres et même celles des meilleurs modèles de langage open source à l’échelle de 7B de paramètres. La mise au point de Stable LM 3B élargit la gamme d’applications qui sont viables sur le edge ou sur les ordinateurs de bureau. Cela signifie que les individus et les entreprises peuvent désormais développer des technologies de pointe avec des capacités conversationnelles fortes, comme une aide à l’écriture créative, tout en maintenant des coûts faibles et des performances élevées. Comparée à notre précédente version de Stable LM, cette version est significativement meilleure pour produire du texte tout en maintenant sa vitesse d’exécution rapide. Elle a amélioré les performances en aval sur les principaux benchmarks en traitement du langage naturel, notamment les tests de raisonnement basé sur le bon sens et les tests de connaissances générales. Pour atteindre ces performances remarquables, Stable LM 3B a subi un entraînement intensif. Il a été entraîné pendant plusieurs epochs sur des données de haute qualité, ce qui a abouti à un modèle de langage dépassant les performances de ses prédécesseurs à des tailles similaires. Stable LM 3B est également polyvalent. Bien qu’il s’agisse d’un modèle de langage général, il peut être ajusté pour une utilisation alternative, comme une aide à la programmation. Cela pourrait permettre aux entreprises de personnaliser de manière rentable ce modèle sur leurs données, par exemple comme assistant de support client, assistant de codage pour un langage de programmation spécialisé, etc.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle Introduction L’intelligence artificielle (IA)
