Talkie-1930: 1931年以前の巨大AIモデル

ALT

ALT/USDT

$0.007480
-4.23%
24時間出来高

$12,307,584.73

24時間高/安

$0.007830 / $0.007360

差額: $0.000470 (6.39%)

ファンディングレート

-0.0037%

ショートが支払い

データはCOINOTAG DATAから取得リアルタイム
ALT
ALT
日足

$0.007490

-3.10%

出来高 (24時間): -

レジスタンスレベル
レジスタンス 3$0.008400
レジスタンス 2$0.008000
レジスタンス 1$0.007700
価格$0.007490
サポート 1$0.007300
サポート 2$0.006900
サポート 3$0.006600
ピボット (PP):$0.00754333
トレンド:横ばい
RSI (14):52.6
(16:35 UTC)
1分で読めます

目次

918 閲覧
0 コメント

歴史の埃っぽいページから生まれた人工知能が、現代のベンチマークのすべての汚れを拭い去り、注目を集めています。Talkie-1930という名前の13億パラメータのオープンウェイト言語モデルは、1931年1月1日以前に出版された260億トークンのテキストで訓練されました。本、新聞、科学雑誌、特許、裁判記録などのパブリックドメインのソースが使用されました。この厳格なカットオフ日付は、テストデータのトレーニングセットへの漏洩を最初から防ぎ、AIの一般化研究を完璧にします。Claude Sonnet 4.6でサポートされるモデルは、talkie-lm.com/chat で誰でもアクセス可能です。

Talkie-1930 arayüzü

Talkie-1930の独自トレーニングデータ

Nick Levine、David Duvenaud、Alec Radfordが率いる非営利チームが、Anthropicの計算パワーでモデルを開発しました。データセットは完全にウェブ外でパブリックドメイン:1931年以前の本、新聞を中心に260億トークン。このアプローチは、インターネットデータの汚染を排除します。カットオフ日付は、現代ベンチマークのtrain-test汚染を防ぎ、純粋な一般化テストを提供します。

モデルの技術仕様とパフォーマンス

特徴
パラメータ数13億
トレーニングトークン260億
カットオフ日付1931年1月1日
ライセンスApache 2.0
チェックポイントベース(自動補完) + チャット(指示調整)

2つのチェックポイントがHugging Faceで利用可能です。技術分析では、モデルが1950-60年代の出来事でピークの一般化を示し、データ的新鮮さなしで抽象化能力を測定しています。

Model benchmarkları

歴史的および未来志向の質問への回答

モデルはインターネット、冷戦、ペニシリン、または暗号通貨を知りません;医学は1930年代に限定されています。ヒトラー質問でドイツの反対派を弱く見て王政を予測しました。考える機械では言語障壁を最大の障害としました。

Tarihsel yanıt örneği

1929年金融危機の提案とALT比較

1929危機で鉄道、鉱山、産業を提案:Canadian Pacific Railway、De Beers。2026予測はユートピア的:軍/犯罪減少、中途。現代の暗号通貨に類似危機ダイナミクスがあります。例えばALT詳細分析で:

  • 価格: $0.01 (24時間: -3.08%)
  • RSI: 53.31 (中立)
  • トレンド: 横ばい, Supertrend: 弱気
  • EMA 20: $0.0074
サポートレベルスコア距離
S1$0.007383/100 ⭐-3.05%
S2$0.005958/100-21.65%
レジスタンスレベルスコア距離
R1$0.007672/100 ⭐+0.93%
R2$0.008265/100 ⭐+8.90%

ALT先物取引で投機可能;Talkie-1930のビンテージ視点と現代市場を比較してください。

Yatırım önerileri

AI一般化と将来の展望

Talkie-1930はデータ汚染を排除し抽象化能力を測定します。兆トークンスケールのChatGPT類似ビンテージモデルが2026夏まで期待されています。ウェブ外訓練がモデルのアイデンティティを問い、一般化研究に新風を吹き込みます。

ストラテジーアナリスト: Hiroshi Nakamura

マクロ市場分析とポートフォリオ管理

この分析は投資アドバイスではありません。ご自身で調査してください。

HN

Hiroshi Nakamura

COINOTAG yazarı

Tüm yazılarını gör

コメント

コメント