NVIDIA merilis model visi open-source berukuran 31B Ising Calibration 1.5, kinerja ICL meningkat 86,68%

NVDA-0,22%
Key Takeaways
  • NVIDIA merilis Ising Calibration 1.5, model vision-language dengan 31 miliar parameter pada 27 Juli.
  • Model tersebut mencapai peningkatan performa ICL sebesar 86,68% dan menurunkan ukuran deployment sebesar 11,4% dengan kuantisasi NVFP4.
  • Ising Calibration 1.5 sepenuhnya open-source di bawah OpenMDW License milik Linux Foundation dan tersedia di Hugging Face.

Tim riset NVIDIA merilis pada 27 Juli “NVIDIA Ising Calibration 1.5”, sebuah model bahasa visual dengan 31 miliar parameter yang dirancang khusus untuk diagnosis dan kalibrasi prosesor kuantum, serta telah sepenuhnya open source. Menurut pengujian benchmark QCalEval, performa model pada uji pembelajaran konteks (ICL) meningkat 86,68% dibanding model generasi sebelumnya.

Data performa Ising Calibration 1.5

Menurut blog teknis NVIDIA, data performa utama Ising Calibration 1.5 pada benchmark QCalEval terbaru adalah sebagai berikut:

Uji zero-shot:Saat menganalisis hasil diagnosis yang belum pernah dilihat, rata-ratanya sekitar 10% lebih tinggi dibanding model open source lain dengan ukuran setara.

Uji ICL(pembelajaran konteks):Dengan menyediakan sampel yang relevan, performa meningkat jauh 86,68% dibanding model generasi sebelumnya. Secara keseluruhan, kemampuan model sudah mampu bersaing dengan model tertutup kelas atas berskala 1T parameter (seperti Claude Fable 5, dll.).

Versi kuantisasi NVFP4 menurunkan ambang penerapan: BF16 berkurang 11,4%

Menurut penjelasan teknis NVIDIA, dua pembaruan kunci dari Ising Calibration 1.5 kali ini adalah sebagai berikut:

Versi kuantisasi NVFP4:NVIDIA untuk pertama kalinya menyediakan versi kuantisasi NVFP4. Dengan akurasi BF16, ukuran model turun 11,4%, sehingga model diagnostik QPU yang sebelumnya memerlukan daya komputasi besar kini dapat berjalan dengan lancar pada satu GPU atau NVIDIA DGX Spark.

Teknologi qubit yang didukung:Data pelatihan Ising Calibration 1.5 mencakup lima jenis teknologi qubit arus utama berikut:

· Qubit superkonduktor (Superconducting qubits)
· Qubit titik kuantum (Quantum dots)
· Ion terperangkap (Trapped ions)
· Atom netral (Neutral atoms)
· Elektron di helium (Electrons on helium)

Open source sepenuhnya dan cara penerapan

Menurut pengumuman NVIDIA, seluruh sumber daya Ising Calibration 1.5 (termasuk checkpoint parameter, versi kuantisasi, dan cetak biru penerapan) telah sepenuhnya open source melalui Linux Foundation dengan lisensi OpenMDW. Pengembang dapat mengakses dan menerapkannya melalui saluran berikut: mendapatkan langsung bobot model di platform Hugging Face, atau membangun alur kerja kalibrasi berbasis agen (Agentic) dengan cepat melalui kontainer NVIDIA NIM dan layanan yang dikelola.

FAQ

Apa peningkatan performa utama NVIDIA Ising Calibration 1.5?

Menurut benchmark QCalEval, performa ICL Ising Calibration 1.5 meningkat 86,68% dibanding generasi sebelumnya. Kinerja zero-shot sekitar 10% lebih tinggi dibanding model open source lain dengan ukuran setara. Secara keseluruhan, kemampuan model sudah mampu dibandingkan dengan model tertutup kelas atas seperti Claude Fable 5 berskala 1T parameter.

Bagaimana cara menurunkan ambang penerapan Ising Calibration 1.5?

Menurut penjelasan NVIDIA, versi kuantisasi NVFP4 yang baru membuat ukuran model dengan akurasi BF16 berkurang 11,4%. Kini model dapat berjalan pada satu GPU atau NVIDIA DGX Spark, tanpa memerlukan infrastruktur berdaya komputasi besar.

Bagaimana cara mendapatkan Ising Calibration 1.5?

Menurut pengumuman NVIDIA, model telah sepenuhnya open source melalui Linux Foundation dengan lisensi OpenMDW. Pengguna dapat memperoleh bobot model di platform Hugging Face, atau menerapkannya melalui kontainer NVIDIA NIM dan layanan terkelola.

Penafian: Informasi di halaman ini mungkin berasal dari sumber pihak ketiga dan hanya untuk referensi. Ini tidak mewakili pandangan atau pendapat Gate dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Perdagangan aset virtual melibatkan risiko tinggi. Mohon jangan hanya mengandalkan informasi di halaman ini saat membuat keputusan. Untuk detailnya, lihat Penafian.
Komentar
0/400
Tidak ada komentar