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Apertus LLM
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Apertus LLM 系列通过蒸馏和量化进行扩展
研究人员开发了一种方法，通过蒸馏和量化创建更小、更高效的模型来扩展 Apertus LLM 系列。新推出的 Apertus-v1.1 模型拥有高达 40 亿参数，在 1.7 万亿个 token 上进行了训练，在保持高准确性的同时展示了成本效益。这种方法使得 LLM 能够适应更广泛的硬件和预算限制，使其适用于各种应用。
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Apertus LLM 团队在瑞士招聘人工智能研究工程师
Apertus LLM 团队正在瑞士洛桑招聘人工智能研究工程师，加入其 FOSS（自由及开源软件）计划。理想的候选人应具备软件、数据和机器学习工程方面的经验，并对大型模型的训练后技术（如 SFT 和 RL）特别感兴趣。