Mac Studio Part17

>>732 >>735
NvidiaのRTXで動かないような非常に大きいモデルを動かしたい用途が考えられるけど現状は割に合わない気がする
将来のことは分からない

>>733
漢字が時々怪しいけどそれ以外はGPT Lunaより賢い感じ

メモリとその帯域が多い事で得られる利点は処理時間と綻びを減らせる点なの。

ハルシネーションってよく言われているけど、
これはただ単に誤認ってだけではなく、投下したライブラリの区別を正確にできて処理に当てはめられるってこと

だから文学数学にはstudio、映像や画像にはnvidia

特に射と環をしたいならStudioおすすめ。
と言うか今私がやってる

>>736
ありがとうございます
わかりやすいです！

>>737
自律コーディングと画像認識だとどちらに軍牌が上がりますか？

>>738
射と環ってなんですか？

おとをは同じOの発音だから書く文字はおをどっちでも良いよね。
↑こんな事はしないけど、こんな事に近い事をするのが量子化LLM。

これをさせたくないならメモリ増し。
逐一介入するし、気に入らない所は人力修正ならGPU増し。

だから使いたい汎用LLMが何であるか、目的が何なのか、
何ができるできないではなく、何がしたいか。が大事なんだけど理解できる…？

>>740
君中学生？

在人工智能（AI）的讨论中，「射」和「環」（环）可能涉及数学、逻辑学、计算机科学，以及 AI 系统的运作方式。

何でもかんでも聞かずに少しは自分で調べろよw
Claude codeも使ってるんだろうに

>>741
なんで中学生ってわかったんですか？？

射と環って英語だとなんのことですか？

(˙꒳˙)現場からは以上です。
尚、私はこれ以上噛み砕いて分かりやすい説明ができるか不安なので退出します

>>745
MorphismとRingじゃないの？
私は文学者でも数学者でもないので量子化によるエラーは許容できる
とりあえずコーディングにStrataを使っているが本業の構造生物学でも構造データの扱いが出来るレベルになった

>>746
ありがとうございました！

>>747
ありがとうございます
何が何だか
ちんぷんかんぷんです