Jadual Kandungan
Prestasi setanding dengan GPT3.5
Rumah Peranti teknologi AI Model sumber terbuka terbesar di China dikeluarkan untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat! 65 bilion parameter, latihan berdasarkan 2.6 trilion token

Model sumber terbuka terbesar di China dikeluarkan untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat! 65 bilion parameter, latihan berdasarkan 2.6 trilion token

Nov 06, 2023 pm 02:29 PM
Model Sumber terbuka

Model sumber terbuka terbesar di China ada di sini:

parameter 65 bilion, dilatih berdasarkan 2.6-3.2 trilion token.

Menduduki kedudukan kedua selepas "Falcon" dan "Alpaca", prestasinya setanding dengan GPT3.5, dan kini boleh digunakan untuk

penggunaan komersial percuma tanpa syarat.

Model sumber terbuka terbesar di China dikeluarkan untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat! 65 bilion parameter, latihan berdasarkan 2.6 trilion token

Ia adalah XVERSE daripada Syarikat Shenzhen Yuanxiang.

Kita boleh mengubah suai atau menyaringnya secara bebas mengikut kuasa pengkomputeran yang berbeza, kekangan sumber dan keperluan tugas khusus.

Selain skala besarnya, ia juga mempunyai konteks 16k, menyokong lebih daripada 40 bahasa dan tersedia dalam versi 7B dan 13B.

Apakah asal usul tertentu?

Model besar yang tersedia secara komersil terbesar di China ada di sini

Penyelidikan menunjukkan bahawa semakin tinggi bilangan parameter dan lebih banyak data latihan berkualiti tinggi, lebih banyak prestasi model besar boleh dipertingkatkan secara berterusan.

Konsensus umum dalam industri ialah hanya apabila ambang parameter 50 hingga 60 bilion dicapai, model besar boleh "muncul dengan bijak" dan menunjukkan prestasi hebat dalam pelbagai tugas.

Namun, melatih model sebesar ini adalah mahal dan memerlukan keperluan teknikal yang tinggi Pada masa ini, ia disediakan terutamanya sebagai model berbayar sumber tertutup.

Dalam ekosistem sumber terbuka asing, model penanda aras seperti Llama2-70B dan Falcon-180B adalah sumber terbuka "bersyarat", dengan had atas komersial pada pengguna aktif bulanan atau pendapatan, dan mempunyai kelemahan yang jelas dalam keupayaan bahasa Cina kerana kekurangan data latihan.

Di sini, untuk menggalakkan pembangunan ekologi sumber terbuka model besar domestik dan aplikasi perindustrian, Syarikat Yuanxiang XVERSE mengumumkan model besar am berprestasi tinggi 65 bilion parameter sumber terbuka XVERSE-65B untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat. Model 13B telah dinaik taraf sepenuhnya untuk meningkatkan had atas keupayaan model "kecil".

Yao Xing, pengasas model Yuanxiang '65B "

Model asas XVERSE-65B dilatih dari awal pada data berkualiti tinggi sebanyak 2.6 trilion Token, tetingkap konteks dikembangkan kepada 16K, dan ia menyokong lebih daripada 40 bahasa ​seperti Cina, Inggeris, Rusia dan Perancis.

Diperbaiki dengan ketara

tiga keupayaan:

1 Kebolehan asas seperti pemahaman, penjanaan, penaakulan dan ingatan, kepada kepelbagaian, kreativiti dan ketepatan model, daripada panggilan yang sangat baik kepada yang berkuasa

, penjelasan kod, pembetulan reflektif dan keupayaan lain meletakkan asas teknikal untuk membina ejen pintar

(Agen AI)

dan meningkatkan kepraktisan model 3. Mengurangkan masalah halusinasi biasa dan berpotensi serius dalam 7B dan 13B, dan mengurangkan dengan ketara; Model besar "omong kosong" untuk meningkatkan ketepatan dan profesionalisme.

Siri model besar Yuanxiang semuanya dibangunkan sendiri, meliputi beberapa teknologi utama dan inovasi R&D:

1 Reka bentuk sistem teragih yang kompleks:

Belajar daripada pasukan untuk membangunkan Tencent Go AI "Peer Art" dan. King of Glory AI " Dengan pengalaman yang kaya dalam sistem besar seperti "Juewu", kami mempunyai teknologi utama yang dibangunkan sendiri seperti pengendali yang cekap, pengoptimuman memori, strategi penjadualan selari, pertindihan komunikasi-pengkomputeran data, dan kerjasama platform dan rangka kerja untuk mencipta sistem latihan yang cekap dan stabil Kadar penggunaan kuasa pengkomputeran mencapai 58.5%, berada di kedudukan teratas dalam industri.

2. Peningkatan prestasi menyeluruh:

FlashAttention2 digunakan untuk mempercepatkan pengiraan dalam latihan 65B, dan talian paip maya

(talian paip maya)

teknologi digunakan berdasarkan paralelisme 3D kadar buih panjang untuk mengurangkan garisan buih eksak yang terhasil dan meningkatkan kecekapan penaakulan pengiraan; Panjang tetingkap konteks telah ditingkatkan secara beransur-ansur daripada 8K kepada 16K, yang bukan sahaja membolehkannya menyelesaikan tugas yang kompleks dengan jayanya, termasuk pemahaman teks yang panjang, penjanaan teks yang panjang dan dialog yang sangat panjang, tetapi juga alat yang meluaskan panggilan, penjelasan kod dan keupayaan refleksi dan pembetulan, membolehkannya membina Badan kecerdasan(Agen AI) dengan lebih baik.

3. minggu.

Melalui pengoptimuman berterusan operasi infrastruktur kluster, penjadualan sumber, rangka kerja latihan dan kerjasama platform penjadualan, Yuanxiang telah mencipta sistem latihan yang sangat stabil, gangguan rendah dan sangat tahan terhadap kesalahan, meningkatkan kadar latihan berkesan mingguan kepada 98.6%.

Selain itu, di tengah-tengah latihan model dengan hampir 1.6 trilion Token, fungsi kehilangan menghasilkan nilai NaN, yang mungkin menyebabkan latihan terganggu.

Biasanya, industri secara amnya memadamkan selang data yang berkaitan selepas analisis.

Pasukan menentukan berdasarkan pengalaman bahawa ini adalah evolusi semula jadi model Mereka memilih untuk tidak memadamkan data dan terus melangkau kemas kini parameter yang berkaitan Akhirnya, masalah nilai NaN telah diselesaikan.

Analisis lanjut keadaan perantaraan seperti nilai parameter, nilai pengaktifan dan nilai kecerunan kemudiannya menunjukkan bahawa masalah ini mungkin berkaitan dengan perubahan nilai maksimum nilai pengaktifan blok transformer pada lapisan terakhir model. , dan akan diselesaikan dengan sendirinya apabila nilai maksimum berkurangan secara beransur-ansur.

Prestasi setanding dengan GPT3.5

Untuk memastikan industri boleh mempunyai pemahaman yang komprehensif, objektif dan jangka panjang tentang prestasi model besar Yuanxiang, penyelidik merujuk kepada satu siri penilaian akademik yang berwibawa dan membangunkan sistem meliputi soal jawab, pemahaman, pengetahuan, penaakulan, matematik, 11 piawaian penilaian autoritatif arus perdana dalam enam dimensi, termasuk kod, akan terus digunakan dan diulang.

xverse-65b tidak mempunyai model magnitud yang sama di China yang boleh dibandingkan. Llama2-70B dan Falcon-180B; dan GPT4 masih mempunyai jurang.

Model sumber terbuka terbesar di China dikeluarkan untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat! 65 bilion parameter, latihan berdasarkan 2.6 trilion tokenXVERSE-13B-2 yang dinaik taraf sepenuhnya menambah sejumlah besar data berkualiti tinggi berbanding model dengan saiz yang sama, dengan data latihan sehingga 3.2 trilion, yang meningkatkan had atas keupayaan "kecil" "model.

Ia mengkaji kedua-dua seni dan sains, mengekalkan kelebihannya dalam seni liberal telah meningkat sebanyak 18%, sains telah mencapai kemajuan yang besar, pengekodan telah meningkat sebanyak 149%, dan matematik telah meningkat sebanyak 198%. benar-benar melepasi penanda aras sumber terbuka domestik dan asing seperti Llama2 dan Baichuan2.

Model sumber terbuka terbesar di China dikeluarkan untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat! 65 bilion parameter, latihan berdasarkan 2.6 trilion tokenKini, model besar Yuanxiang

boleh dimuat turun dengan mencari "XVERSE" di Github, Memeluk Wajah, ModelScope dan platform lain Selepas pendaftaran mudah, ia boleh digunakan untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat, yang mana boleh memuaskan perusahaan kecil dan sederhana dan institusi penyelidikan saintifik dan kebanyakan keperluan aplikasi dan lelaran pembangun individu. Yuanxiang juga menyediakan rangkaian penuh perkhidmatan teknikal seperti latihan model, inferens, penggunaan dan penalaan halus, memperkasakan pelbagai industri seperti hiburan, kewangan dan penjagaan perubatan, serta membantu mencipta perkhidmatan terkemuka industri dalam pelbagai senario seperti sebagai perkhidmatan pelanggan pintar, penulisan kreatif dan pengesyoran yang tepat.

Pada Oktober 2023, Tencent Music menerajui dalam mengumumkan kerjasama strategik dengan Model Yuanxiang, melancarkan model dipercepatkan lyraXVERSE, menaik taraf pembantu muziknya "AI Xiaoqin" secara menyeluruh, dan akan terus meneroka teknologi AI dan 3D termaju dalam masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Model sumber terbuka terbesar di China dikeluarkan untuk kegunaan komersial percuma tanpa syarat! 65 bilion parameter, latihan berdasarkan 2.6 trilion token. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo May 07, 2024 pm 04:13 PM

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Apr 03, 2024 am 11:55 AM

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! May 06, 2024 pm 04:13 PM

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye Apr 26, 2024 am 11:37 AM

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

See all articles