bro dengan santai berjalan dan menjelaskan 5 metode pengoptimalan kinerja GPU untuk LLM. Salah satu penjelasan paling sederhana dan intuitif untuk pemula.

itu saja... Amazon membuktikan model bahasa kecil dapat mengungguli LLM 500x lebih besar dalam pemanggilan alat agen. NVIDIA sudah menunjukkan ide ini sebelumnya, dan ini adalah bukti lain bahwa penyempurnaan yang tepat dapat membuat SLM lebih baik dalam aplikasi agen daripada LLM, dengan biaya yang lebih murah. perusahaan yang berfokus pada agen harus mengadopsi lebih banyak pengembangan (dataset, evals, pasca-pelatihan, desain) LLM tahun ini. mereka memiliki data dan taman bermain yang tepat untuk LLM ini. Secara ekonomi tidak masuk akal untuk menggunakan model besar eksklusif dalam sebagian besar kasus penggunaan agen. baca makalah ini dan juga NVIDIA ("Model Bahasa Kecil adalah Masa Depan AI Agen") untuk diyakinkan.

dia adalah seorang insinyur riset dari tim Google Gemini dan dia menjelaskan hampir semua yang perlu diketahui tentang terobosan ke penelitian AI perbatasan pada tahun 2026 hanya dalam 40 menit. Berikut adalah poin utamanya: > bagaimana cara memulai? mengambil kursus tentang ML dan DL. Bisa universitas atau online. Pelajari matematika tingkat sarjana. Tidak perlu menguasai sekaligus, Anda akan terus mengunjunginya. Kemudian beralih ke kertas baca. Ini membantu Anda membangun "peta mental" lapangan. > cara membaca makalah secara efisien: Ini adalah keterampilan yang Anda tingkatkan saat Anda membaca lebih banyak makalah. Mulailah dengan abstrak, lalu lompat ke bagian utama. > bagaimana Anda menemukan makalah terkait saat meneliti tentang sesuatu? Baca makalah yang dikutip dengan baik tentang topik tersebut, lalu buka kutipannya untuk kembali ke masa lalu, atau temukan makalah yang mengutipnya untuk maju ke masa lalu. > bagaimana cara melompat dari membaca untuk memulai penelitian Anda sendiri? Temukan makalah terkait yang memiliki kode publik. Unduh kode dan kumpulan data dan mainkan sedikit. Coba parameter baru, tolok ukur, dll. ini bukan tentang mengimplementasikan makalah dari awal, tetapi membangun karya penulis lain. > berapa banyak matematika yang sebenarnya Anda butuhkan? Anda membutuhkan matematika tetapi tidak semuanya sekaligus dan tidak semua matematika. Jika Anda seorang peneliti teoretis, Anda harus tahu matematika tingkat lanjut. Peneliti empiris sebagian besar membutuhkan matematika untuk memahami. > menjangkau mahasiswa PhD yang lebih senior, profesor, atau penulis makalah terkait untuk mencari bimbingan / bimbingan atau jika Anda dapat berkontribusi pada salah satu proyek mereka. > menemukan peran penelitian lebih banyak tentang rekomendasi daripada peran lain. > pekerjaan industri tanpa PhD? Residensi AI adalah perantara yang bagus untuk ini. Anda bisa mendapatkan pengalaman langsung dan memulai karir Anda.