CEO di Tether: Modelli efficienti riducono i costi di addestramento, l'inferenza locale e edge diventano tendenze
Il 27 gennaio, il CEO di Tether Paolo Ardoino ha twittato che in futuro l'addestramento di modelli potenti non richiederà più milioni di GPU. Questo metodo di affidarsi esclusivamente alla pura forza computazionale è sia inefficiente che inelegante. Modelli migliori ridurranno significativamente i costi di addestramento, mentre l'acquisizione dei dati rimane fondamentale. L'inferenza si sposterà verso dispositivi locali o edge, evitando di sprecare centinaia di miliardi di dollari solo per la potenza computazionale.
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