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

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Прорыв в моделях визуального языка

    Практические бизнес-решения с использованием Qwen2.5-VL-32B-Instruct Модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни. Вот несколько шагов для ее внедрения: 1. Определите возможности автоматизации Анализируйте текущие процессы, чтобы найти задачи, где…

  • Извлечение Структурированных Данных с Помощью ИИ

    Практические бизнес-решения на основе извлечения структурированных данных с помощью ИИ Введение Использование ИИ для извлечения структурированных данных может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Данная инструкция поможет вам внедрить ИИ-технологии, такие как…

  • Космос-Reason1: Новые горизонты в физическом ИИ

    Введение в Cosmos-Reason1: Прорыв в физическом ИИ Недавние исследования ИИ от NVIDIA представляют Cosmos-Reason1 — мультимодальную модель, предназначенную для улучшения способности ИИ рассуждать в физических средах. Это достижение критически важно для таких приложений,…

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…