Ebben a videóban egy új, MiniCPM4 nevű nagynyelvű modell helyi telepítését és tesztelését követhetjük végig. A MiniCPM4-et kifejezetten végponti, azaz kliensoldali eszközökre optimalizálták, például okostelefonokra, tabletekre, laptopokra és IoT-eszközökre, ahol a mesterséges intelligencia helyben fut, nem a felhőben.
Az OpenBMP fejlesztői négy fő területen hoztak létre innovációkat: a modell architektúrájában, az adatfeldolgozásban, a tanítási algoritmusokban és a kiértékelési (inferencia) rendszerekben. Ezek a fejlesztések lehetővé teszik, hogy a modell akár ötször gyorsabban generáljon szöveget tipikus végponti hardvereken, miközben a mérete is széles skálán mozog: ebben az epizódban a zászlóshajó, 8 milliárd paraméteres verziót próbálja ki a szerző.
A bemutató részletesen kitér arra, hogyan lehet a modellt letölteni, telepíteni, majd különböző jellegű tesztekkel – például szövegösszefoglalással, matematikai feladatokkal, logikai feladványokkal, kódgenerálással és fordításokkal – vizsgálni a teljesítményét és memóriahasználatát. Közben felmerülnek olyan kérdések is, mint hogy mennyire hatékony a modell VRAM-használata, illetve mennyire bonyolult vagy optimalizált a futtatáshoz szükséges infrastruktúra.
Szóba kerülnek a modell implementációjához szükséges könyvtárak, a CUDA-alapú gyorsítás és a cross-platform kompatibilitás is, valamint a tényleges, életszerű példák kapcsán megemlítik a helyi futtatás előnyeit és potenciális nehézségeit. Végül a szerző egy sor érdekes tesztpéldával demonstrálja a MiniCPM4 tudását és gyorsaságát, valamint rámutat néhány fejlesztési irányra és optimalizálási lehetőségre is.
