H2O-Danube2-1.8B

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H2O-Danube2-1.8B는 H2O.ai에서 최근 공개한 오픈 소스 소형 언어 모델입니다. 오프라인 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 비용 효율적인 인터페이스와 훈련 비용을 제공하며, 휴대폰 및 드론과 같은 에지 장치에 쉽게 임베딩할 수 있습니다. 0
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What is H2O-Danube2-1.8B?

H2O.ai에서 출시한 최신 오픈 소스 컴팩트 언어 모델인 H2O-Danube2-1.8B는 오프라인 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었습니다. 비용 효율적인 인터페이스와 학습 비용으로 인해 모바일, 드론, 기타 에지 장치에 임베딩하기에 이상적인 선택입니다. 이 모델은 <2B 범위에서 Hugging Face Open LLM 리더보드에서 1위를 차지했으며, 쿼리 비용을 최대 200배까지 절감하고 문서 처리 정확도를 크게 향상시키는 동시에 비용을 최대 100%까지 절감합니다. H2O.ai 플랫폼은 독점 및 오픈 소스 옵션을 포함하여 30개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)을 지원하여 비교할 수 없는 비용 제어 및 유연성을 제공합니다.

대상 사용자:

H2O-Danube2-1.8B는 방대한 문서 처리 및 데이터 분석을 처리하는 엔터프라이즈 사용자, 특히 비용 효율적이고 효율적인 솔루션을 찾는 사용자에게 적합합니다. 오픈 소스 특성으로 인해 회사는 모델에 대한 완전한 제어 및 소유권을 가질 수 있으며, 하드웨어 비용을 고정하여 예산 친화적인 옵션을 제공합니다.

주요 기능:

  1. 도메인 특정 데이터셋 미세 조정: 특정 요구 사항에 맞게 모델을 사용자 지정합니다.

  2. 에지 장치 호환성: 모바일, 드론 등에 쉽게 통합됩니다.

  3. 비용 효율성: H2O.ai 플랫폼에서 쿼리 비용을 최대 200배까지 절감합니다.

  4. 정확도 개선: 문서 처리 비용이 최대 100%까지 절감됩니다.

  5. 사용자 친화적인 인터페이스: 사용자 지정 가능한 매개변수와 직관적인 디자인.

  6. 다재다능한 애플리케이션: 법률 문서 검토 및 재무 분석과 같은 엔터프라이즈 작업에 이상적입니다.

  7. 데이터 형식 지원: 차트, 플로우 차트, 웹 페이지, 오디오, 비디오, 이미지를 포함한 다양한 형식과 호환됩니다.

사용 사례:

  1. 법률 문서 검토: 법률 문서에서 누락된 정보를 자동으로 감지합니다.

  2. 재무 제표 분석: 재무 보고서의 위험 및 감정을 평가합니다.

  3. 콘텐츠 생성: 효율적으로 새로운 지원 응답 콘텐츠를 생성합니다.

시작하기:

  1. 다운로드 및 설치: H2O.ai 모바일 앱을 다운로드하거나 웹 버전에 액세스합니다.

  2. 등록 및 API 키: H2O-Danube2-1.8B 액세스를 위해 가입하고 API 키를 얻습니다.

  3. 모델 선택: 적절한 언어 모델을 선택하고 사용자 지정 매개변수를 설정합니다.

  4. 통합: 모델을 에지 장치 또는 엔터프라이즈 애플리케이션에 임베딩합니다.

  5. 작업 실행: 모델을 사용하여 문서 처리, 데이터 분석 등을 수행합니다.

  6. 성능 평가: H2O Eval Studio를 사용하여 모델 성능을 평가합니다.

  7. 매개변수 조정: 평가 결과를 기반으로 애플리케이션 성능을 최적화합니다.

효율성과 경제성이 만나는 H2O-Danube2-1.8B로 언어 처리의 미래를 경험하고 엔터프라이즈 애플리케이션에서 첨단 AI의 힘을 직접 경험하십시오.


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H2O-Danube2-1.8B was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-07-16.
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  1. 프라이빗 데이터에서 엔터프라이즈 GenAI를 안전하게 배포하세요. H2O.ai는 온프레미스, 에어 갭 환경 또는 클라우드에서 주권 및 규정 준수를 준수하는 AI를 제공합니다.

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  3. Datawizz는 대형 모델과 소형 모델을 결합하고 요청을 자동으로 라우팅하여 기업이 LLM 비용을 85% 절감하는 동시에 정확도를 20% 이상 향상하도록 지원합니다.

  4. JetMoE-8B는 0.1백만 달러 미만의 비용1으로 훈련되었지만 수십억 달러 규모의 훈련 리소스를 확보한 Meta AI의 LLaMA2-7B보다 성능이 더 우수합니다. 일반적으로 생각보다 LLM 훈련을 훨씬 더 저렴하게 할 수 있습니다.

  5. 인공지능 연구소는 연구 및 상업적 활용을 위해 Falcon LLM을 오픈 소스화했습니다.