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

Новости

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • 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…