Die Versprechen und Gefahren synthetischer Daten
Die Versprechen und Gefahren synthetischer Daten Kostenersparnis: Synthetische Daten können deutlich günstiger erzeugt werden als das Sammeln und Annotieren realer Daten. Ein Beispiel.
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INTELLECT-1: Die Revolution des dezentralisierten KI-Trainings Verteiltes Rechnen: Die Trainingsaufgaben werden über ein Netzwerk von Rechenknoten verteilt, was die Notwendigkeit teurer Supercomputer verringert..
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Nvidia NVLM 1.0 - Neues Open Source-Modell fordert GPT-4 heraus.
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Google veröffentlicht neue Gemini 1.5 Modelle Über 50% Preisreduktion: Für das Modell Gemini 1.5 Pro gibt es eine drastische Senkung der Kosten –.
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