घरेलू अर्धचालकों की ओर मुड़कर – जिनमें से शामिल हैं अलीबाबा और हुआवेई– कंपनी का कहना है कि यह कर सकता है प्रशिक्षण लागत को लगभग 20% कम करें जबकि अभी भी उच्च-अंत चिप्स द्वारा संभव किए गए लोगों के समान प्रदर्शन स्तर प्राप्त कर रहे हैं।

फर्म पारंपरिक रूप से बड़े एआई सिस्टम बनाने के लिए एक प्रमुख अमेरिकी टेक कंपनी से शक्तिशाली चिप्स पर भरोसा करते हैं। लेकिन इस तरह का सेटअप छोटे खिलाड़ियों के लिए बहुत महंगा हो सकता है।

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चींटी समूह का दृष्टिकोण, जो चीनी-निर्मित प्रोसेसर के साथ एक अमेरिकी सेमीकंडक्टर फर्म से चिप्स को मिश्रित करता है, का उद्देश्य इसे बदलना है। हालांकि ANT अभी भी वैश्विक आपूर्तिकर्ताओं से उच्च-प्रदर्शन हार्डवेयर का उपयोग करता है, इसका ध्यान अपनी नवीनतम AI विकास परियोजनाओं के लिए कम लागत वाले समाधानों की ओर बढ़ रहा है।

कंपनी ने जारी किया 11 मार्च को शोध पत्र सुझाव दे रहा है मॉडल ने कुछ परीक्षणों में बड़ी अंतरराष्ट्रीय तकनीकी कंपनियों से उन लोगों को बेहतर बनाया। इन परिणामों की अभी तक पुष्टि नहीं की गई है, लेकिन यदि सटीक, वे चीन के एआई क्षेत्र में बढ़ती प्रगति को उजागर करते हैं।

चींटी की विधि के सबसे बड़े लाभों में से एक यह है कि यह कर सकता है छोटे व्यवसायों के लिए दरवाजे खोलें। कम खर्चों के साथ, वे उन्नत उपकरणों के साथ प्रयोग कर सकते हैं जो कभी पहुंच से बाहर थे।

एंट ग्रुप ने यह भी साझा किया कि उच्च-अंत हार्डवेयर के साथ एक ट्रिलियन डेटा इकाइयों को प्रशिक्षित करने के लिए 6.35 मिलियन युआन की लागत का उपयोग किया जाता था। उनका अद्यतन विधि उस आंकड़े को लगभग 5.1 मिलियन युआन तक लाती हैजो एआई सिस्टम को स्केल करने के लिए अधिक बजट के अनुकूल तरीका प्रदान करता है।

हाल ही में, चीन स्थित एआई प्लेटफॉर्म मानुस ने दावा किया कि इसने ओपनईए के $ 200-महीने के एजेंट को बेहतर बनाया है। एआई समुदाय ने कैसे जवाब दिया? पूरी कहानी पढ़ें।