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 системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…