Ruliad AI представила DeepThought-8B: новый компактный языковой модель на базе LLaMA-3.1 с масштабированием вычислений во время тестирования и прозрачным выводом.

 Ruliad AI Releases DeepThought-8B: A New Small Language Model Built on LLaMA-3.1 with Test-Time Compute Scaling and Deliverers Transparent Reasoning

Ruliad AI представляет Deepthought-8B

Deepthought-8B – это новая модель искусственного интеллекта, разработанная для повышения прозрачности и контроля в процессе рассуждений. Она основана на LLaMA-3.1 и имеет 8 миллиардов параметров. Эта модель обеспечивает высокие способности к решению задач, сопоставимые с более крупными моделями, при этом оставаясь эффективной в работе.

Преимущества Deepthought-8B

  • Прозрачность рассуждений: Каждое решение модели документируется, что позволяет пользователям следить за логикой ее работы в структурированном формате JSON.
  • Программируемые модели рассуждений: Модель позволяет настраивать подходы к решению задач без необходимости повторного обучения, что делает ее универсальной для различных приложений.
  • Масштабируемость: Модель может адаптировать глубину рассуждений в зависимости от сложности задачи, что делает ее полезной для решения широкого спектра задач.

Технические характеристики

Deepthought-8B работает эффективно на системах с 16 ГБ или более VRAM и поддерживает функции, такие как Flash Attention 2 для улучшенной производительности. Она построена на популярных фреймворках, таких как Python, PyTorch и библиотека Transformers, что облегчает разработку и совместимость.

Этапы рассуждений

Каждая цепочка рассуждений включает следующие этапы:

  • Понимание проблемы
  • Сбор данных
  • Анализ
  • Вычисления
  • Проверка
  • Выводы
  • Реализация

Эти четко определенные шаги делают модель удобной для использования в областях, где необходимы строгие логические процедуры.

Производительность и ограничения

Deepthought-8B демонстрирует высокую производительность в различных тестах, включая задачи программирования и математики. Однако существуют ограничения в области сложных математических рассуждений и обработки длинного контекста.

Поддержка и документация

Модель сопровождается обширными вариантами поддержки, включая социальные сети и электронную почту. Документация включает подробные инструкции по установке и использованию.

Как установить и использовать Deepthought-8B

Установка:

pip install torch transformers

Использование:

  1. Установите ваш токен HuggingFace как переменную окружения.
  2. Используйте модель в вашем Python коде.
  3. Запустите предоставленный примерный скрипт.

Заключение

Deepthought-8B с 8.03 миллиарда параметров соперничает с более крупными моделями в задачах рассуждений, используя современные функции, такие как структурированные JSON-выходы и настраиваемые пути вывода. Она доступна для систем с 16 ГБ VRAM и позволяет пользователям адаптировать производительность к сложности задач.

Как искусственный интеллект может помочь вашему бизнесу?

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта и оставалась в числе лидеров, используйте решения, такие как Deepthought-8B.

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите возможности автоматизации для улучшения обслуживания клиентов.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Постепенно внедряйте ИИ-решения, начиная с небольших проектов.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент.

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

  • 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…

  • 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,…