Falcon 2-11B: Первая модель ИИ семейства Falcon 2, обученная на 5,5T токенах с моделью языка для зрительного восприятия

 TII Releases Falcon 2-11B: The First AI Model of the Falcon 2 Family Trained on 5.5T Tokens with a Vision Language Model

“`html

Введение Falcon 2-11B: первая модель искусственного интеллекта семейства Falcon 2, обученная на 5,5 трлн токенов с моделью языкового представления

Технологический институт инноваций (TII) в Абу-Даби представил Falcon, передовое семейство языковых моделей, доступных по лицензии Apache 2.0. Falcon-40B – первая “полностью открытая” модель, обладающая возможностями, сравнимыми с многими проприетарными альтернативами. Это значительное достижение, открывающее множество возможностей для практиков, энтузиастов и промышленности.

Практические решения и ценность

Falcon2-11B, созданный TII, является моделью только декодера, обладающей 11 миллиардами параметров. Он был тщательно обучен на огромном корпусе, превышающем 5 трлн токенов, объединяя данные RefinedWeb с тщательно отобранными корпусами. Эта модель доступна по лицензии TII Falcon License 2.0, разрешающей использование, вдохновленной Apache 2.0. Лицензия включает политику допустимого использования, способствуя ответственному использованию технологий ИИ.

Falcon2-11B, модель только декодера, обучена предсказывать следующий токен в задаче причинного языкового моделирования. Он основан на архитектуре GPT-3, но включает в себя вращающиеся позиционные вложения, мультизапросное внимание, FlashAttention-2 и параллельные блоки внимания/MLP-декодера, отличающие его от оригинальной модели GPT-3.

Семейство Falcon включает модели Falcon-40B и Falcon-7B, причем первая выделяется на Open LLM Leaderboard. Falcon-40B требует ~90 ГБ памяти GPU, что все еще меньше, чем у LLaMA-65B. Falcon-7B нуждается всего в ~15 ГБ, обеспечивая доступное вывод и тонкую настройку даже на оборудовании для потребителей. TII предлагает инструктивные варианты, оптимизированные для задач в стиле ассистента. Обе модели обучены на огромных наборах токенов, в основном из RefinedWeb, с публично доступными выдержками. Они используют мультизапросное внимание, улучшая масштабируемость вывода за счет снижения накладных расходов памяти. Это обеспечивает надежные оптимизации, такие как состояние, делая модели Falcon серьезными конкурентами в области языковых моделей.

Исследования поддерживают использование больших языковых моделей в качестве основы для специализированных задач, таких как резюмирование и чат-боты. Однако настоятельно рекомендуется быть осторожными при использовании без должной оценки рисков. Falcon2-11B, обученный на нескольких языках, может не обобщаться хорошо за пределами них и содержать предвзятости из веб-данных. Рекомендации включают тонкую настройку для конкретных задач и внедрение мер предосторожности для ответственного использования в производстве.

В заключение, представление Falcon Технологическим институтом инноваций представляет собой прорывное достижение в области языковых моделей. Falcon-40B и Falcon-7B обладают выдающимися возможностями, причем Falcon-40B лидирует на Open LLM Leaderboard. Falcon2-11B с инновационной архитектурой и обширным обучением дополняет семейство Falcon. Несмотря на огромный потенциал для различных приложений, ответственное использование имеет первостепенное значение. Бдительность против предвзятостей и рисков, наряду с добросовестной настройкой для конкретных задач, обеспечивает их этичное и эффективное применение в различных отраслях. Таким образом, модели Falcon представляют собой многообещающий фронт в инновациях ИИ, готовый ответственно изменить множество областей.

Использование ИИ для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Falcon 2-11B: The First AI Model of the Falcon 2 Family Trained on 5.5T Tokens with a Vision Language Model.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать 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