CEO Tether: Efektywne modele obniżają koszty szkolenia, lokalne i brzegowe wnioskowanie stają się trendami

27 stycznia CEO Tether, Paolo Ardoino, napisał na Twitterze, że w przyszłości trenowanie potężnych modeli nie będzie już wymagało milionów GPU. Ta metoda polegająca wyłącznie na brutalnej sile obliczeniowej jest zarówno nieefektywna, jak i nieelegancka. Lepsze modele znacznie obniżą koszty szkolenia, podczas gdy pozyskiwanie danych pozostaje kluczowe. Wnioskowanie przesunie się w kierunku urządzeń lokalnych lub brzegowych, unikając marnowania setek miliardów dolarów wyłącznie na czystą moc obliczeniową.