NVIDIA x Red Hat Small Models Hack

Mały. Ostry. Wyspecjalizowany. Twórz AI, które bije na głowę większe modele — wyspecjalizowane małe modele, systemy z wieloma agentami i niezawodne wywoływanie narzędzi — wszystko działające na NVIDIA Brev lub lokalnie. Dołącz do NVIDIA i Red Hat w Raleigh na Small Models Hack. To wydarzenie łączy budowniczych innowacji, inżynierów zastosowań ML oraz myślicieli systemowych, aby zbadać, co jest możliwe, gdy małe, otwarte modele (łącznie parametry muszą wynosić ≤ 33 miliardy) stają się głównym tematem. Każdy zespół otrzyma kredyty NVIDIA Brev na uruchomienie środowisk GPU przez cały weekend. ​✏️ Jak wziąć udział? Ten hackathon jest ograniczony do maksymalnie 100 uczestników. Gdy osiągniemy pełną pojemność, dodatkowi kandydaci zostaną umieszczeni na liście oczekujących i powiadomieni, gdy tylko miejsce stanie się dostępne. Wytyczne aplikacyjne: ​🔥 Tor wyzwań: Zespoły mogą zająć się dowolnym problemem ze świata rzeczywistego, który ich interesuje. Każdy tor definiuje, jak działa twoje AI, a nie jaki problem rozwiązuje. 🎯 1. Dostosowane i Wyspecjalizowane: Fokus: Mały model, który jest doskonały w jednej konkretnej dziedzinie. Celem: Dostosowanie lub fine-tuning małego modelu do konkretnego zadania — a następnie opublikowanie go otwarcie, aby inni mogli z niego skorzystać. Głębokość ponad szerokość, oraz dowody na to, że specjalizacja przewyższa ogólną funkcjonalność w wybranym zadaniu. 🕸️ 2. Systemy z wieloma agentami: Fokus: Wiele małych modeli pokonujących jeden duży. Celem: Połączenie kilku małych modeli w taki sposób, aby współpracowały — dzieląc pracę, przekazując kontekst w obie strony, budując na czyichś wynikach — aby osiągnąć coś, czego żaden pojedynczy model nie mógłby osiągnąć samodzielnie. 🛠️ 3. Wywoływanie narzędzi: Fokus: Pojedynczy model, który niezawodnie korzysta z rzeczywistych narzędzi. Celem: Decydowanie, kiedy wywołać, dobieranie odpowiedniego narzędzia, formatowanie ważnych argumentów, radzenie sobie z tym, co wraca, odzyskiwanie z nieudanych lub źle sformułowanych wywołań, weryfikowanie swojej własnej pracy i eleganckie wycofywanie się, gdy coś się zepsuje. ​💰 Co możesz wygrać? Zakwalifikowane zgłoszenia, w zależności od unikalnych wymagań toru, mają szansę na wygranie następujących nagród i więcej: Polityka prywatności NVIDIA: https://www.nvidia.com\/en-us\/about-nvidia\/privacy-policy\/