Скачать с ютуб видео why llama-3-8B is 8 billion parameters instead of 7?

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: why llama-3-8B is 8 billion parameters instead of 7? в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно why llama-3-8B is 8 billion parameters instead of 7? или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон why llama-3-8B is 8 billion parameters instead of 7? в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

why llama-3-8B is 8 billion parameters instead of 7?

llama-3 has ditched it's tokenizer and has instead opted to use the same tokenizer as gpt-4 (tiktoken created by openai), it's even using the same first 100K token vocabulary. In this video chris walks through why Meta has switched tokenizer and the implications on the model sizes, embeddings layer and multi-lingual tokenization. he also runs his tokenizer benchmark and show's how it's more efficient in languages such as japanese repos ------ https://github.com/chrishayuk/embeddings https://github.com/chrishayuk/tokeniz...

Comments