主要观点总结
Prime Intellect 通过去中心化的方式训练完成了一个规模为 10B 的模型并宣布其开源。这是首个以去中心化形式训练得到的大型模型。该模型具备文本理解能力，但相比前沿模型仍有差距。训练过程涉及全球多个大洲和国家的分布式计算资源，显示出新的可能性。模型的后训练阶段旨在提升其整体能力和特定任务表现。
关键观点总结
关键观点1: Prime Intellect 完成了一个规模为 10B 的去中心化训练模型并宣布开源。
该模型是首个以去中心化形式训练的大型模型，具有文本理解能力。
关键观点2: 模型的训练涉及全球多个大洲和国家的分布式计算资源。
训练过程采用了多种技术和优化算法，确保训练的稳定性和高效性。
关键观点3: 模型的后训练阶段旨在提升整体能力和特定任务表现。
通过与 Arcee AI 合作进行后训练，包括监督微调、直接偏好优化等。
关键观点4: Prime Intellect 的长期目标是实现 AGI。
他们计划扩大全球计算网络，优化去中心化训练架构以支持更大的模型，并邀请全球 AI 社区共同参与。
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机器之心报道 编辑：佳琪、Panda 11 月 22 日，Prime Intellect 宣布通过去中心化方式训练完成了一个 10B 模型。 30 号，他们开源了一切，包括基础模型、检查点、后训练模型、数据、PRIME 训练框架和技术报告。 据了解，这应该是有史以来首个以去中心化形式训练得到的 10B 大模型。 技术报告：https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime/blob/main/INTELLECT_1_Technical_Report.pdf Hugging Face 页面：https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-1-Instruct GitHub 地址：https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime 体验链接：chat.primeintellect.ai Prime Intellect 表示，相比此前的研究，INTELLECT-1 实现了 10 倍的规模提升。这一突破证明， 大规模模型训练已不再是大公司的专利，通过去中心化的、社区驱动的方式同样可以实现。 他们的下一步计划是将模型进一步扩展到前沿规模，最终目标是实现开源 AGI。这一点在
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