शिंग बो टीम ने LLM360 समग्र ओपन-सोर्स पहल का प्रस्ताव रखा है, जिसका उद्देश्य बड़े भाषा मॉडलों की पारदर्शिता की समस्या को हल करना है। ढांचे में प्रशिक्षण डेटा, कोड, मॉडल चेकपॉइंट और प्रदर्शन मापदंड शामिल हैं, जारी किए गए AMBER और CRYSTALCODER ने महत्वपूर्ण अनुभव और पाठ प्रदान किए हैं। यह पहल अधिक शोधकर्ताओं को भाग लेने के लिए प्रोत्साहित करने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में निरंतर नवाचार को बढ़ावा देने की उम्मीद है।
शिंग बो टीम ने व्यापक खुला स्रोत LLM360 पहल पेश की, बड़े भाषा मॉडल की पारदर्शी प्रशिक्षण को बढ़ावा दिया

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