IBM ने हाल ही में घोषणा की कि इसका AI विकास मंच watsonx.ai अब DeepSeek-R1 डिस्टिल्ड वर्शन के Llama3.18B और Llama3.370B मॉडल का समर्थन करता है। DeepSeek ने ज्ञान डिस्टिलेशन तकनीक का उपयोग करके R1 मॉडल द्वारा उत्पन्न डेटा के माध्यम से कई Llama और Qwen वेरिएंट्स का अनुकूलन किया है, जिससे मॉडल के प्रदर्शन में और सुधार हुआ है। watsonx.ai मंच पर, उपयोगकर्ता DeepSeek का उपयोग दो तरीकों से कर सकते हैं।

Meta कंपनी ने हाल ही में घोषणा की कि वह अपने Llama श्रृंखला के कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों को अमेरिकी सरकारी संस्थानों और संबंधित कांट्रैक्टरों के लिए खोलेगी, ताकि राष्ट्रीय सुरक्षा अनुप्रयोगों का समर्थन किया जा सके। इस कदम का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि इसके ‘खुले’ कृत्रिम बुद्धिमत्ता विदेशी प्रतिकूलताओं को बढ़ावा न दे। Meta ने एक ब्लॉग पोस्ट में कहा: “हमें यह पुष्टि करने में खुशी हो रही है कि Llama अमेरिकी सरकारी संस्थानों को उपलब्ध होगा, विशेष रूप से उन परियोजनाओं के लिए जो रक्षा और राष्ट्रीय सुरक्षा पर केंद्रित हैं, और उन निजी क्षेत्र के साझेदारों के लिए जो इन कार्यों का समर्थन करते हैं।” इस परियोजना को आगे बढ़ाने के लिए, Meta...

Meta ने हाल ही में एक प्रोजेक्ट लॉन्च किया है जिसका नाम NotebookLlama है, जो पॉडकास्ट शैली के सारांश उत्पन्न कर सकता है, जो Google के NotebookLM के समान है। यह प्रोजेक्ट Meta के अपने Llama मॉडल का उपयोग करके प्रोसेस करता है और अपलोड किए गए टेक्स्ट फ़ाइल के आधार पर पॉडकास्ट शैली के सारांश उत्पन्न कर सकता है। सबसे पहले, NotebookLlama फ़ाइल (जैसे समाचार लेख या ब्लॉग लेख का PDF) के आधार पर टेक्स्ट रिकॉर्ड बनाएगा। फिर यह 'अधिक नाटकीय प्रभाव' और व्यवधान जोड़ता है, और फिर टेक्स्ट रिकॉर्ड।

हाल ही में, Meta कंपनी ने NotebookLlama नामक एक नया उपकरण पेश किया है, जो Google's NotebookLM में लोकप्रिय उत्पादन पॉडकास्ट सुविधा का ओपन-सोर्स संस्करण है। NotebookLlama अपनी स्वयं की Llama मॉडल का उपयोग कर टेक्स्ट को प्रोसेस करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई फाइलों को इंटरैक्टिव पॉडकास्ट शैली के सारांश में परिवर्तित किया जा सकता है, जो सुनने में बहुत ही शानदार लगता है। विशेष रूप से, NotebookLlama सबसे पहले अपलोड की गई फाइलों को, जैसे कि P

मेटा प्लेटफार्म्स ने आज अपने Llama मॉडल के नए संक्षिप्त संस्करण की घोषणा की, जिसमें Llama3.21B और 3B दोनों उत्पाद शामिल हैं, जो पहली बार बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल को सामान्य स्मार्टफोनों और टैबलेट्स पर स्थिरता से चलाने में सक्षम बनाता है। नवाचारपूर्ण रूप से क्वांटाइज़ेशन ट्रेनिंग तकनीक और ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम का एकीकरण करते हुए, नए संस्करण ने मौलिक प्रोसेसिंग गुणवत्ता को बनाए रखते हुए फ़ाइल का आकार 56% तक घटा दिया, चलाने की मेमोरी की आवश्यकताएँ 41% कम कर दीं, और प्रोसेसिंग गति को मौलिक संस्करण के 4 गुना तक बढ़ा दिया, एक बार में 8,000 वर्णों के पाठ को लगातार संसाधित कर सकता है।