大型モデルの 0 コード微調整が人気で、必要な手順は 5 つだけで、コストはわずか 150 元です

0大規模モデルのコード微調整のコストは 20 ドル未満です (約 RMB 144 元)?

プロセスも非常に簡単で、たったの 5 ステップで完了します。

LLaMA、GPT、StableLM、その他の一般的なオープンソース生成モデルなどを解決できます。

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これは、新しく人気のある API プラットフォームである

Monster API です。

オープンソース分野でのこの新しい研究により、AI 開発のゲームルールが書き換えられ、AI アプリケーションの速度が加速されるのではないかと考える人もいます。

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将来 GPT-3/GPT-4 にアクセスできるようになるのかと楽しみにしている人もいます。

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それでは、どのように実装されているのでしょうか?

ゼロコードで実行するための 5 つのステップ

簡単に理解すると、Monster API は微調整ステップを可能な限り簡素化し、開発者が手動で一連の手順を実行する必要がなくなりました。低コストの GPU リソースとメモリの最適化も提供します。

具体的なプロセスは次のとおりです。

最初のステップ は、微調整するモデルを選択することです。

たとえば、LLaMA-7B、GPT-J-6B、StableLM-7B など、Monster API は少なくとも 10 個の基本的な大規模モデルを提供します。

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ステップ 2、微調整タスクを選択または作成します。たとえば、指示の微調整、テキスト分類など、またはカスタム タスクです。

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3 番目のステップ 、HuggingFace データ セットを選択します。

Monster API は、幅広い選択肢を使用して HuggingFace データ セットをシームレスに統合でき、タスク タイプに基づいてデータ セットを推奨することもできます。

また、形式は手動で設定する必要がなく、自動的に設定されます。

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4 番目のステップ は、ハイパーパラメータを設定することです。

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ステップ 5、確認して送信します。

上記の手順をすべて設定したら、送信する前にエラーがないことを確認してください。

Monster API は、WandB のログを通じてタスクを監視できることを示します。

は、DataBricks Dolly 15k の微調整された LLaMA-7B を使用して 3 つのエポウチを完了するのにかかる費用は 20 米ドル未満 (人民元で約 144 元に相当) であるとブログに書きました。

公式サイトを見ると、ユーザー登録で2,500ポイントプレゼントとあります。メンバーシップは3つのレベルに分かれており、料金はそれぞれ月額9ドル/29ドル/39ドルです。

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Monster API は、微調整機能を提供するだけでなく、さまざまな生成 AI API インターフェイスも提供し、コストは他の API より 80% 低くなります。ソリューション。

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背後の企業が 110 万ドルの資金調達を受けました

ニュースによると、Monster API の背後にいる企業が ## を獲得しました#110 プレシードファンディング（プレシードファンディング）に1万ドル。

この AI スタートアップ企業は、自らを「GPU 分野の Airbnb」と位置づけ、世界中に点在する GPU リソースを柔軟にスケジュールし、開発者がより低価格で利用できるようにしています。

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創設者は、Gaurav Vij と Saurabh Vij の 2 人の兄弟です。

その中でも、Gaurav Vij 氏も CV 会社を設立しましたが、まさに CV 会社がクラウド コンピューティングの膨大な資金に直面する必要があったからこそ、このようなプラットフォームを構築することを思いつきました。

Saurabh Vij は、以前は CERN の素粒子物理学者であり、分散コンピューティングも研究していました。

兄弟は、技術を複数回繰り返した後、機械学習タスクで消費者グレードの GPU のパフォーマンスを最適化し、Whisper AI モデルの実行コストを AWS プラットフォームと比較して 90% 削減したと述べました。何万人もの開発者を助けるためにこの方法を使用しないでください。

同時に、同社の顧客の 1 人が分散 GPU コンピューティング リソースを使用することで 30 万ドルを節約したことも明らかにしました。

参考リンク:
[1]https://blog.monsterapi.ai/no-code-fine-tuning-llm/
[2] https://www.enterpriseai.news/2023/06/09/monster-api-launches-the-airbnb-of-gpus-with-1-1m-pre-seed/

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