TensorOpera представляет модель Fox Foundation: уникальное достижение в мире небольших языковых моделей, повышающее масштабируемость и эффективность для облачных и краевых вычислений
TensorOpera объявила о запуске своей революционной небольшой языковой модели, Fox-1, через официальное пресс-релиз. Эта инновационная модель представляет собой значительный прорыв в области небольших языковых моделей (SLM), устанавливая новые стандарты масштабируемости и производительности в генеративном искусственном интеллекте, особенно для облачных и краевых вычислительных приложений.
Особенности модели Fox-1
Fox-1-1.6B обладает архитектурой с 1,6 миллиарда параметров, отличающей его от других SLM благодаря своей высокой производительности и эффективности. Модель тщательно разработана для удовлетворения потребностей разработчиков и предприятий, стремящихся к масштабируемому и эффективному развертыванию ИИ. Она превосходит аналогичные модели от таких гигантов индустрии, как Apple, Google и Alibaba.
Интеграция модели Fox-1 в платформы AI и FedML от TensorOpera
Ключевой особенностью Fox-1 является ее интеграция в платформы AI и FedML от TensorOpera. Эта интеграция упрощает развертывание, обучение и создание приложений ИИ на различных платформах и устройствах, начиная от мощных GPU в облаке до краевых устройств, таких как смартфоны и ПК с поддержкой ИИ. Эта универсальность подчеркивает стремление TensorOpera предоставить масштабируемую платформу для генеративного ИИ, повышающую эффективность в различных вычислительных средах.
Преимущества небольших языковых моделей (SLM)
Небольшие языковые модели, включая Fox-1, предлагают несколько преимуществ по сравнению с более крупными моделями. Они способны работать с значительно уменьшенной задержкой и требуют меньше вычислительной мощности, что делает их идеальными для сред с ограниченными ресурсами. Это преимущество приводит к более быстрой обработке данных и снижению затрат, что является критическим для развертывания ИИ в различных средах, начиная от мобильных устройств до ограниченных сервером сред.
Архитектура и производительность модели Fox-1
Архитектура модели Fox-1 представляет собой декодерную модель, основанную на трансформерах, с 1,6 миллиарда параметров, обученную на обширном наборе данных, включающем 3 триллиона токенов текста и кода. Модель включает в себя механизм Grouped Query Attention (GQA), улучшающий эффективность обработки запросов и значительно улучшающий задержку вывода и время отклика.
Результаты оценки производительности показывают, что Fox-1 превосходит другие модели на стандартных показателях, демонстрируя свою надежность и способность. Она постоянно превосходит модели, такие как Gemma-2B, Qwen1.5-1.8B, StableLM-2-1.6B и OpenELM1.1B, несмотря на то, что у нее меньше параметров, чем у некоторых из них.
В отношении эффективности вывода Fox-1 демонстрирует впечатляющую пропускную способность, достигая более 200 токенов в секунду на платформе обслуживания моделей TensorOpera.
Интеграция Fox-1 в платформы TensorOpera
Интеграция Fox-1 в платформу TensorOpera повышает ее универсальность, позволяя легкое развертывание и обучение в облачных и краевых средах. Это позволяет разработчикам ИИ использовать все возможности платформы TensorOpera для облачного обучения и последующего развертывания и настройки решений на краевых устройствах через платформу TensorOpera FedML. Такой подход предлагает экономию затрат и повышенную конфиденциальность, обеспечивая персонализированные пользовательские впечатления.
В заключение
Fox-1 от TensorOpera является первоначальной моделью в пейзаже SLM, устанавливающей новые стандарты производительности и эффективности. Ее универсальная интеграция в облачные и краевые платформы делает ее мощным инструментом для разработчиков и предприятий, ищущих масштабируемые решения ИИ. TensorOpera выпускает базовую версию Fox-1 под лицензией Apache 2.0 для широкого принятия, позволяя бесплатное использование в производственных и исследовательских целях. Также в планах создание инструкционно настроенной версии, обещающей еще большие возможности.
