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

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…