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

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…