0G 訓練了迄今為止最大的分散式 LLM - 超過 100B 參數！！ 0G 的最新突破證明，超過 100B 參數的 LLM 可以在去中心化的集群上進行訓練，即使在網速較慢的情況下。 這打破了大型 AI 模型需要集中式超級計算機的神話，並為開放、低成本和全球可及的 AI 開啟了新時代。 0G 的去中心化數據基礎設施是其支柱，為每個人提供可擴展的、私密的和抗審查的 AI。 簡而言之： → DiLoCoX 解決了計算協調問題。 → 0G 解決了數據訪問、擁有權和可用性問題。 → 我們共同解鎖了真正去中心化、開放 AI 的未來。 為什麼這是一個重要的突破？ 傳統的大型模型訓練（如 GPT-3）依賴於集中式的高速 GPU 集群，並配備超快的互連（例如，NVIDIA NVLink、Infiniband）。這是昂貴的、集中式的，並且僅限於少數幾個參與者（OpenAI、Google、Meta 等）。 DiLoCoX 證明現在可以僅使用 1Gbps 帶寬在去中心化集群上訓練超過 100B 參數的模型；這種設置對於大多數研究實驗室或社區驅動的網絡來說都是可用的。 AI 的未來就在這裡！0G Labs FTW