Институт Аллена по ИИ (AI2) выпустил OLMo 2: новые открытые языковые модели на 7B и 13B, обученные на 5 триллионах токенов.

Развитие языкового моделирования

Разработка языковых моделей направлена на создание систем искусственного интеллекта, которые могут обрабатывать и генерировать текст с человеческой беглостью. Эти модели играют важную роль в машинном переводе, генерации контента и приложениях разговорного ИИ.

Проблемы и решения

Существующая проблема заключается в доминировании закрытых моделей, которые часто превосходят открытые системы из-за больших ресурсов и оптимизированных процессов обучения. Это ограничивает доступность и инновации в ИИ, так как только хорошо финансируемые организации могут разрабатывать такие технологии.

Хотя текущие открытые методы имеют свои достоинства, они не полностью решают проблемы масштабируемости и стабильности обучения. Однако недавние достижения открывают путь для нового поколения полностью открытых и конкурентоспособных моделей.

OLMo 2: Новая эпоха открытых языковых моделей

Команда Allen Institute for AI представила OLMo 2 — семейство открытых языковых моделей с 7 и 13 миллиардами параметров. Эти модели были обучены на 5 триллионах токенов с использованием современных технологий.

Преимущества OLMo 2

Улучшенная стабильность обучения: Техники, такие как RMSNorm, обеспечивают стабильную работу модели.
Инновационное поэтапное обучение: Позволяет целенаправленно улучшать возможности модели.
Структурированная оценка: Введение OLMES для отслеживания прогресса и разработки моделей.
Методологии после обучения: Повышают способности моделей следовать инструкциям.
Разнообразие и качество данных: Обучение на высококачественных наборах данных обеспечивает обобщение по различным областям.

Заключение

Достижения OLMo 2 знаменуют собой изменение в области языкового моделирования. Эти модели сокращают разрыв с закрытыми системами и демонстрируют потенциал совместной инновации в развитии искусственного интеллекта.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

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