1 億件の論文をクラスター化するとどうなるでしょうか? InferenceNetは、LAIONおよびWynd Labsと共同でProject OSSASをリリースしました。オープンソースモデルを用いて1億件の科学論文を処理し、関連論文をクラスタリングする可視化ツールを開発しました。これにより、世界中の科学知識へのアクセス、検索、比較が容易になりました。費用はわずか10万ドルでした。 彼らは独自のカスタム モデルを使用しました。 1. Aella-Qwen3-14B: 強力な推論機能を備えた、Alibaba の Qwen3 14B の微調整バージョン。 2. Aella-Nemotron-12B: NVIDIA の Nemotron 12B をベースに、ハイブリッド Mamba-Transformer アーキテクチャを使用して、爆発的なスループットを実現します。 最終的に、この視覚化ツールにより、ユーザーは任意の論文をクリックしてその構造化された概要を表示し、論文間の関係やパターンを発見できるため、論文を検索するときにすばやく検索できるようになります。 ここでInferenceNetを紹介する必要があります。このウェブサイトは、研究者がネットワーク経由で世界中のアイドル状態のGPUにアクセスできるようにします。SETI@Homeの現代版に似ていますが、LLMタスクの実行に特化しており、これまでは手の届かなかったコンピューティングパワーを活用できるようになります。 プロジェクトアドレス:
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