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mini-AGI: Kontinuierliches Lernen auf Byte-Ebene für 8-GB-VRAM-Hardware
mini-AGI ist ein experimentelles Open-Source-Sprachmodell auf Byte-Ebene, das kontinuierliches Lernen aus einem fortlaufenden Datenstrom (Batch Size 1) auf gewöhnlicher Consumer-Hardware mit 8 GB VRAM demonstriert. Das Modell speichert Gewichte auf der Festplatte und lagert sie nach Bedarf in den GPU-Speicher ein, passt seine Netzwerkarchitektur dynamisch an und vermeidet katastrophales Vergessen.
793SternePython
Aus Video: Trending GitHub Projects: OpenBao, Magnitude, herdr, and Other Open-Source Tools