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arXiv Computer Science AIInflación de tokens: Cómo los proveedores deshonestos pueden sobrecargar el uso de modelos de lenguaje grandes
El modelo de facturación por token es el estándar para los LLM comerciales, pero los proveedores pueden inflar sistemáticamente los recuentos de tokens facturados. Esto se debe a que ocultan componentes clave para proteger su propiedad intelectual y privacidad del usuario. Los resultados indican que la auditoría es defectuosa porque depende de la evidencia proporcionada por el propio proveedor. Se necesita verificación externa para asegurar la facturación honesta.
The Business StandardFBCCI y el Consejo de Negocios Rusia-Bangladés firman un MoU para impulsar el comercio
La Federación de Cámaras de Comercio e Industria de Bangladesh (FBCCI) y el Consejo de Negocios Rusia-Bangladés firmaron un MoU para fomentar el comercio, la inversión y la cooperación bilateral entre Bangladesh y Rusia. El acuerdo busca eliminar barreras comerciales y establecer mecanismos de pago sostenibles para impulsar el potencial comercial. Se acordó intercambiar información, facilitar proyectos conjuntos y organizar ferias comerciales para fortalecer los lazos económicos entre ambos países.
BD24Live.comResultados del HSC No Satisfactorios: Ministro de Educación
El Ministro de Educación, Dr. A. N. M. Ehsanul Hoque Milon, declaró que los resultados de los exámenes HSC y equivalentes de este año no son satisfactorios. A pesar de la situación, afirmó que el ministerio y las juntas de educación están trabajando para corregir las deficiencias y mejorar los resultados futuros. El ministro apeló a padres y maestros para que aborden las deficiencias y anunció que se podrán presentar solicitudes para la reevaluación de las hojas de respuestas a partir del 1 de noviembre.
Hugging Face BlogBamba: modelo híbrido Mamba2 eficiente en inferencia
IBM, Princeton, CMU y UIUC presentaron Bamba-9B, un modelo híbrido Mamba2 entrenado con 2,2 billones de tokens y datos abiertos. Según los autores, ofrece hasta 2,5 veces más rendimiento y la mitad de latencia que transformers estándar en vLLM, y su desempeño promedio queda casi a la par de Meta Llama 3.1 8B al excluir matemáticas y MMLU. El modelo y las recetas de entrenamiento se publicaron en transformers, vLLM, TRL y llama.cpp para fomentar la experimentación de la comunidad.
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