Выпущены новые модели Llama-3-Groq-70B-Tool-Use и Llama-3-Groq-8B-Tool-Use: открытые модели нового поколения с точностью более 90% на доске лидеров Berkeley.

 Groq Releases Llama-3-Groq-70B-Tool-Use and Llama-3-Groq-8B-Tool-Use: Open-Source, State-of-the-Art Models Achieving Over 90% Accuracy on Berkeley Function Calling Leaderboard

“`html

Groq представил модели Llama-3-Groq-70B-Tool-Use и Llama-3-Groq-8B-Tool-Use: открытые модели нового поколения с точностью более 90% на лидерборде Berkeley Function Calling

Недавно Groq выпустил две инновационные открытые модели для использования инструментов: Llama-3-Groq-70B-Tool-Use и Llama-3-Groq-8B-Tool-Use. Эти модели разработаны в сотрудничестве с Glaive и предназначены для продвижения возможностей использования инструментов и вызова функций в ИИ.

Производительность моделей

Модель Llama-3-Groq-70B-Tool-Use является наиболее производительной моделью на лидерборде Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL), превосходя все другие открытые и закрытые модели. Достигнув впечатляющей общей точности 90,76%, она установила новый стандарт в этой области. Аналогично, модель Llama-3-Groq-8B-Tool-Use также продемонстрировала выдающуюся производительность с общей точностью 89,06%, занимая третье место на BFCL. Эти модели теперь доступны на GroqCloud Developer Hub и Hugging Face под той же лицензией свободного использования, что и оригинальные модели Llama-3.

Тренировочный процесс

Разработка этих моделей включала тщательный подход к обучению, который объединял полное донастройку и оптимизацию прямого предпочтения (DPO). Важно отметить, что в процессе обучения не использовались данные пользователей; вместо этого модели обучались с использованием этично сгенерированных данных. Этот подход гарантирует, что модели обладают высокой производительностью и соответствуют этическим стандартам в разработке ИИ. Также в процессе обучения проводился тщательный анализ загрязнения с использованием метода LMSYS. Это привело к низкому уровню загрязнения всего 5,6% для данных SFT и 1,3% для данных DPO, что указывает на минимальное переобучение на оценочном бенчмарке.

Практическое применение

Помимо специализированных возможностей использования инструментов, модели Llama-3 Groq Tool Use рекомендуются для использования в гибридном подходе с общими языковыми моделями. Эта стратегия включает в себя реализацию системы маршрутизации, которая анализирует поступающие запросы пользователей, чтобы определить наиболее подходящую модель для каждого запроса. Для запросов, связанных с вызовом функций, взаимодействием с API или манипуляциями структурированными данными используются модели Llama-3 Groq Tool Use. Для общих знаний, свободных бесед или задач, не связанных специально с использованием инструментов, рекомендуется использовать общую языковую модель, например, неизмененную модель Llama-3 70B. Этот подход гарантирует, что каждый запрос обрабатывается наиболее подходящей моделью, максимизируя общую производительность и возможности системы ИИ.

Доступность и приглашение к сотрудничеству

Модели Llama-3-Groq-70B-Tool-Use и Llama-3-Groq-8B-Tool-Use доступны для предварительного доступа через Groq API, с идентификаторами моделей llama3-groq-70b-8192-tool-use-preview и llama3-groq-8b-8192-tool-use-preview соответственно. Groq призывает сообщество начать создавать и экспериментировать с этими моделями через GroqCloud Developer Hub, устраивая путь для будущих инноваций в области использования инструментов в ИИ.

Заключение

Groq представил модели Llama-3-Groq-Tool-Use с передовой производительностью и лицензированием свободного использования. Эти модели готовы оказать существенное влияние на исследования и разработку ИИ. Обязательства Groq по этическому развитию ИИ и его совместный подход с сообществом подчеркивают лидерство компании в этой области.

Если вы хотите узнать больше о том, как использовать ИИ в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте использовать ИИ-ассистента в продажах от Flycode.ru по ссылке https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ-ассистент в продажах поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снизить нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…