LLM360 представляет K2: полностью воспроизводимую открытую модель большого языка, превосходящую Llama 2 70B на 35% с меньшими вычислительными мощностями.

 LLM360 Introduces K2: A Fully-Reproducible Open-Sourced Large Language Model Efficiently Surpassing Llama 2 70B with 35% Less Computational Power

LLM360 представляет K2: Полностью воспроизводимую открытую модель большого языка, эффективно превосходящую Llama 2 70B с 35% меньшим вычислительным потреблением

K2 – передовая модель большого языка (LLM), разработанная LLM360 в сотрудничестве с MBZUAI и Petuum. Эта модель, известная как K2-65B, имеет 65 миллиардов параметров и полностью воспроизводима, что означает, что все артефакты, включая код, данные, контрольные точки модели и промежуточные результаты, открыты и доступны общественности. Такой уровень прозрачности направлен на развенчание тайны, используемой при обучении подобных моделей, таких как Llama 2 70B, и предоставляет ясное представление о процессе разработки и показателях производительности.

Практические решения и ценность

Разработка K2 была совместным усилием нескольких ведущих институтов: MBZUAI, Petuum и LLM360. Это сотрудничество использовало опыт и ресурсы этих организаций для создания передовой языковой модели, выделяющейся своей производительностью и прозрачностью. Модель доступна под лицензией Apache 2.0, способствуя широкому использованию и дальнейшему развитию сообществом.

LLM360 предоставила надежный набор оценок для K2, охватывающий общие и предметно-специфические бенчмарки. Эти оценки охватывают медицинские, математические и программистские знания, обеспечивая хорошую производительность модели в различных задачах и областях. Коллекция производительности и оценок LLM360 и проект K2 Weights and Biases содержат подробный анализ производительности K2.

K2 была обучена с использованием разнообразных наборов данных для достижения результатов, сравнимых с моделью Llama 2 70B. Процесс обучения включал два этапа и широкое использование наборов данных, таких как dm-math, PubMed-abstracts, uspto и других, общим объемом 1,3 триллиона токенов. Этот обширный набор данных обеспечил K2 широкое понимание и возможности в различных предметах и языках.

LLM360 предоставила промежуточные контрольные точки K2, позволяя исследователям и разработчикам отслеживать развитие модели и ее улучшение со временем. Это является частью полностью воспроизводимой природы K2, обеспечивающей прозрачность и способствуя дальнейшим исследованиям и разработке. Также предлагаются учебные пособия для воспроизведения процессов предварительного обучения и дообучения, ориентированные на академических и промышленных исследователей.

Кроме того, LLM360 – это открытая исследовательская лаборатория, которая позволяет обществу владеть искусственным общим интеллектом (AGI) через исследования и разработку крупных моделей с открытым исходным кодом. Они стремятся создать открытую экосистему с равными вычислительными ресурсами, качественными данными и непрерывно обновляемой технической базой знаний, чтобы обеспечить этичное развитие AGI и универсальный доступ. LLM360 стремится укрепить инноваторов, расширяя возможности крупных языковых моделей и способствуя сотрудничеству в области исследований и разработки.

В заключение, K2 от LLM360 предлагает прозрачность, производительность и надежную структуру разработки. Через открытое сотрудничество и комплексную оценку K2 устанавливает новый стандарт для развития LLM, обеспечивая этические практики и широкий доступ для будущих инноваций в области ИИ.

Практические решения для вашего бизнеса

Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам для получения консультаций по внедрению ИИ. Мы поможем вам определить области применения автоматизации, выявить моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из использования ИИ, и подобрать подходящие решения из множества вариантов ИИ. Мы также предлагаем начать внедрение ИИ с небольших проектов, анализировать результаты и KPI, и постепенно расширять автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Кроме того, мы предлагаем использовать ИИ ассистента в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистента в продажах на 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

  • 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…