Новый рекорд: маленькая лаба обучила NanoGPT до целевого качества за 39.9 сек на 8 GPU H100 Речь о новом рекорде в соревновании NanoGPT Speedrun, который установила небольшая лаборатория Hyperstition. Вообще исходный результат у Андрея Карпатый на этой задаче был около 45 минут. Потом сообщество десятки раз ускоряло обучение, а сейчас дошли до 39.9 секунды. В блоге Hyperstition пишут, что такой скачок дали новые методы обучения, а не новые данные и новые чипы. Если посмотреть блог этой лабы, то там есть и другие любопытные работы.
From the original source:
Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Read full article at Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)This material was compiled from public sources. If its publication affects your rights → Request removal
Title in RussianНовый рекорд: маленькая лаба обучила NanoGPT до целевого качества за 39.9 сек на 8 GPU H100
Новый рекорд: маленькая лаба обучила NanoGPT до целевого качества за 39.9 сек на 8 GPU H100 Речь о новом рекорде в соревновании NanoGPT Speedrun, который установила небольшая лаборатория Hyperstition. Вообще исходный результат у Андрея Карпатый на этой задаче был около 45 минут.…
AI Summary & Key Takeaways
- Новый рекорд: маленькая лаба обучила NanoGPT до целевого качества за 39.9 сек на 8 GPU H100 Речь о новом рекорде в соревновании NanoGPT Speedrun, который установила небольшая лаборатория Hyperstition
- Вообще исходный результат у Андрея Карпатый на этой задаче был около 45 минут.…
Новый рекорд: маленькая лаба обучила NanoGPT до целевого качества за 39.9 сек на 8 GPU H100
Related stories
Anthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
SpaceX's AI business exceeds investor expectations
SpaceX Reports AI Profit Growth, Beating Expectations.
Stop paying for AI, run everything locally (here’s how)
Big labs are not going to talk about this but continual learning the idea of improving the models for your [music] own use cases for your own workflows. Big labs have no incentive of providing users with that [music] because they're training their models for the normal…
Anthropic’s cloud partnerships are getting messy
Anthropic is reportedly struggling to secure enough compute from cloud providers that increasingly view it as a competitor, even as its infrastructure spending balloons ahead of a planned November IPO.


