Courtesy of SCMP
Ikhtisar 15 Detik
- Foxconn meluncurkan model bahasa besar FoxBrain untuk meningkatkan efisiensi di pabrik.
- Model ini dilatih dengan menggunakan 120 GPU Nvidia H100 dalam waktu empat minggu.
- FoxBrain akan menjadi open source untuk kolaborasi dengan mitra teknologi di masa depan.
Foxconn, perusahaan terbesar di dunia yang memproduksi elektronik dan pemasok utama iPhone untuk Apple, baru saja meluncurkan model bahasa besar (LLM) pertamanya yang bernama FoxBrain. Model ini dilatih menggunakan 120 GPU Nvidia H100 dalam waktu hanya empat minggu dan diklaim unggul dalam matematika dan penalaran logis. Awalnya, FoxBrain dirancang untuk digunakan di dalam perusahaan, tetapi Foxconn berencana untuk membuka akses model ini agar dapat digunakan oleh mitra teknologi lainnya dan memperluas aplikasi AI di bidang manufaktur.
Inisiatif ini menunjukkan upaya Foxconn untuk meningkatkan efisiensi dalam proses produksi menggunakan teknologi AI. Sebelumnya, perusahaan rintisan asal China, DeepSeek, juga meluncurkan model AI yang dapat melakukan penalaran dengan biaya yang lebih rendah dibandingkan model dari perusahaan besar seperti OpenAI dan Google. Menurut Li Yung-Hui, direktur Pusat Penelitian Kecerdasan Buatan di Foxconn, kemampuan penalaran yang lebih baik dan penggunaan GPU yang efisien kini menjadi tren utama dalam pengembangan AI.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa nama model bahasa besar yang diluncurkan oleh Foxconn?A
Nama model bahasa besar yang diluncurkan oleh Foxconn adalah FoxBrain.Q
Berapa banyak GPU yang digunakan untuk melatih model FoxBrain?A
Model FoxBrain dilatih menggunakan 120 GPU Nvidia H100.Q
Apa tujuan utama dari pengembangan model FoxBrain?A
Tujuan utama dari pengembangan model FoxBrain adalah untuk meningkatkan efisiensi manufaktur di perusahaan.Q
Kapan FoxBrain direncanakan untuk menjadi open source?A
FoxBrain direncanakan untuk menjadi open source di masa depan.Q
Siapa yang meluncurkan model penalaran R1 yang berkinerja tinggi?A
Model penalaran R1 yang berkinerja tinggi diluncurkan oleh startup DeepSeek.