0G traint het grootste gedistribueerde LLM tot nu toe - 100B+ parameters!! De nieuwste doorbraak van 0G bewijst dat LLM's met 100B+ parameters kunnen worden getraind op gedecentraliseerde clusters, zelfs met een trage internetverbinding. Dit doorbreekt de mythe dat enorme AI-modellen gecentraliseerde supercomputers vereisen en opent de deur naar een nieuw tijdperk van open, goedkope en wereldwijd toegankelijke AI. De gedecentraliseerde data-infrastructuur van 0G is de ruggengraat, die schaalbare, privé en censuurbestendige AI voor iedereen mogelijk maakt. TLDR: → DiLoCoX lost het probleem van compute-coördinatie op. → 0G lost het probleem van data-toegang, eigendom en beschikbaarheid op. → Samen ontgrendelen we de toekomst van echt gedecentraliseerde, open AI. Waarom is dit een belangrijke doorbraak? Traditionele training van enorme modellen (zoals GPT-3) is afhankelijk van gecentraliseerde, hoge-snelheid GPU-clusters met ultra-snelle interconnecties (bijv. NVIDIA NVLink, Infiniband). Dat is duur, gecentraliseerd en beperkt tot een paar spelers (OpenAI, Google, Meta, enz.). DiLoCoX bewijst dat het nu mogelijk is om modellen met 100B+ parameters te trainen over gedecentraliseerde clusters met slechts 1Gbps bandbreedte; het soort opstelling dat beschikbaar is voor de meeste onderzoekslaboratoria of gemeenschapsnetwerken. De toekomst van AI is hier! 0G Labs FTW