Новая модель Jamba 1.5: улучшенная AI с высокой скоростью и мультиязычными возможностями.

 AI21 Labs Released Jamba 1.5 Family of Open Models: Jamba 1.5 Mini and Jamba 1.5 Large Redefining Long-Context AI with Unmatched Speed, Quality, and Multilingual Capabilities for Global Enterprises






AI21 Labs Released Jamba 1.5 Family of Open Models

AI21 Labs Released Jamba 1.5 Family of Open Models: Jamba 1.5 Mini and Jamba 1.5 Large

AI21 Labs сделала значительный шаг в области искусственного интеллекта, выпустив семейство открытых моделей Jamba 1.5, включающее Jamba 1.5 Mini и Jamba 1.5 Large. Эти модели, построенные на новой архитектуре SSM-Transformer, представляют собой прорыв в технологии искусственного интеллекта, особенно в обработке задач с длинным контекстом. AI21 Labs стремится демократизировать доступ к этим мощным моделям, выпустив их под лицензией Jamba Open Model, поощряя широкое экспериментирование и инновации.

Основные особенности моделей Jamba 1.5

Одной из выдающихся особенностей моделей Jamba 1.5 является их способность обрабатывать исключительно длинные контексты. Они обладают эффективным окном контекста из 256 тыс. токенов, самым длинным на рынке среди открытых моделей. Эта функция критически важна для предприятий, требующих анализа и резюмирования длинных документов. Модели также отлично справляются с агентными и Retrieval-Augmented Generation (RAG) рабочими процессами, улучшая как качество, так и эффективность этих процессов.

Скорость и качество

По скорости модели Jamba 1.5 в 2,5 раза быстрее на длинных контекстах по сравнению с конкурентами, и они поддерживают превосходную производительность на всех длинах контекста в своем классе. Это преимущество скорости критически важно для предприятий, которым требуются быстрые сроки выполнения задач, таких как поддержка клиентов или обработка данных в масштабе.

Качество моделей Jamba 1.5 – еще одна область, где они превосходят своих конкурентов. Jamba 1.5 Mini признана самой мощной открытой моделью в своем классе, достигнув оценки 46,1 по бенчмарку Arena Hard, превзойдя более крупные модели, такие как Mixtral 8x22B и Command-R+. Jamba 1.5 Large идет еще дальше, набрав 65,4, что превосходит ведущие модели, такие как Llama 3.1 70B и 405B. Это высококачественное выполнение по различным бенчмаркам подчеркивает надежность моделей Jamba 1.5 в предоставлении надежных и точных результатов.

Многоязычная поддержка и готовность разработчиков

Помимо их технической мощи, модели Jamba 1.5 разработаны с многоязычной поддержкой, охватывая языки, такие как испанский, французский, португальский, итальянский, голландский, немецкий, арабский и иврит. Это делает их универсальными инструментами для глобальных предприятий, работающих в разноязычных средах.

Для разработчиков модели Jamba 1.5 предлагают нативную поддержку структурированного JSON-вывода, вызов функций, обработку объектов документов и генерацию цитат. Эти функции делают модели адаптивными к различным потребностям разработки, обеспечивая безшовную интеграцию в существующие рабочие процессы.

Развертывание и эффективность

AI21 Labs обеспечила доступность и возможность развертывания моделей Jamba 1.5 на нескольких платформах. Они доступны для немедленной загрузки на Hugging Face и поддерживаются крупными облачными провайдерами, включая Google Cloud Vertex AI, Microsoft Azure и NVIDIA NIM. Ожидается, что модели скоро будут доступны на дополнительных платформах, таких как Amazon Bedrock, Databricks Marketplace, Snowflake Cortex и других, что делает их легко развертываемыми в различных средах, включая локальные и виртуальные частные облака.

Еще одним критическим преимуществом моделей Jamba 1.5 является их ресурсная эффективность. Построенные на гибридной архитектуре, объединяющей преимущества архитектур Transformer и Mamba, эти модели предлагают более низкий объем памяти, позволяя предприятиям обрабатывать обширные контексты на одном графическом процессоре. Новая техника квантования AI21 Labs, ExpertsInt8, дополнительно улучшает эту эффективность, оптимизируя производительность модели без ущерба для качества.

Заключение

Выпуск семейства Jamba 1.5 AI21 Labs является значительным прорывом в обработке длинных контекстов. Эти модели устанавливают новые стандарты в скорости, качестве и эффективности, демократизируя доступ к передовой технологии искусственного интеллекта через свою открытую модельную лицензию. Поскольку предприятия продолжают искать ИИ-решения, способные приносить реальную ценность, модели Jamba 1.5 выделяются как мощные инструменты, способные удовлетворить потребности сложных крупномасштабных приложений. Их доступность на различных платформах и поддержка многоязычных сред дополнительно усиливают их привлекательность, делая их универсальным выбором для разработчиков и бизнеса.



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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…