ERNIE-4.5-21B-A3B-Pensamiento - Modelo de pensamiento razonador de código abierto de Baidu

¿En qué está pensando ERNIE-4.5-21B-A3B?

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking es un modelo de lenguaje a gran escala de código abierto de Baidu centrado en tareas de razonamiento. Utilizando la arquitectura Mixed Expert (MoE) , el número total de referencias asciende a 21.000 millones , cada token activa 3.000 millones de parámetros , soporta una ventana de contexto de 128K de longitud , adecuada para tareas de razonamiento complejas . El modelo construye una columna vertebral lingüística a través del preentrenamiento textual y mejora significativamente el razonamiento lógico, el cálculo matemático, la respuesta a preguntas científicas, etc. utilizando técnicas como el Ajuste Fino Supervisado (SFT) y el Aprendizaje de Refuerzo Progresivo (PRL) en la fase de postentrenamiento de la mejora del razonamiento. Soporta la invocación eficiente de herramientas y puede integrarse con vLLM, Transformers 4.54+ y FastDeploy para escenarios como la síntesis procedimental, el razonamiento simbólico y los flujos de trabajo de cuerpos multiinteligentes.

Características funcionales de ERNIE-4.5-21B-A3B-Pensamiento

• Arquitectura híbrida de expertos: Adopción de la arquitectura MoE con 21B referencias totales y 3B parámetros activados por cada token, teniendo en cuenta tanto el rendimiento como la eficiencia.
• procesamiento de contexto largo: Admite ventanas contextuales de 128K, adecuadas para tareas de razonamiento de textos largos, como el análisis de documentos complejos.
• Refuerzo del razonamientoEl razonamiento lógico, los cálculos matemáticos y la capacidad para resolver problemas científicos mejoran significativamente con el entrenamiento para mejorar el razonamiento.
• Herramienta de asistencia telefónica: Admite herramientas estructuradas y llamadas a funciones que pueden integrarse con vLLM, Transformers 4.54+, etc. para ampliar los escenarios de aplicación.
• Código abierto y fácil de implantar: Código abierto bajo licencia Apache-2.0, disponible en plataformas como Hugging Face para investigación e implantación comercial.

Ventajas fundamentales de ERNIE-4.5-21B-A3B-Pensamiento

• Capacidad de razonamiento eficazdestaca en tareas complejas como el razonamiento lógico, los cálculos matemáticos y la resolución de problemas científicos, dando respuestas rápidas y precisas.
• comprensión sensible al contexto: Admite ventanas contextuales largas de 128K, capaces de manejar mensajes de texto largos para tareas complejas que requieren una comprensión contextual larga.
• Arquitectura híbrida de expertosLa arquitectura MoE, con 21B referencias totales y 3B parámetros activados por cada token, tiene en cuenta tanto el rendimiento como la eficiencia, y presenta un alto aprovechamiento de los recursos informáticos.
• código abierto y fácil de usar: Código abierto bajo licencia Apache-2.0, disponible en plataformas como Hugging Face, para investigación de desarrolladores e implantación comercial.
• Herramienta de asistencia telefónica: Admite llamadas a herramientas y funciones estructuradas, puede integrarse con vLLM, Transformers 4.54+, etc. para ampliar los escenarios de aplicación.

¿Cuál es la página web oficial de ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking?

• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

Personas a las que se aplica ERNIE-4.5-21B-A3B-Pensamiento

• investigador (científico)La potente capacidad de razonamiento y la larga comprensión contextual de ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking pueden ayudar a los investigadores en el razonamiento lógico complejo, la exploración de problemas científicos y la investigación académica, ayudándoles a procesar y analizar grandes cantidades de literatura de forma más eficiente y a acelerar el proceso de investigación.
• desarrolladores: Las funciones de código abierto y la compatibilidad con las llamadas a herramientas permiten a los desarrolladores integrarlas fácilmente en diversas aplicaciones para el desarrollo de la generación inteligente de código, la asistencia a la programación automatizada y otras funciones para mejorar la eficacia del desarrollo, así como la posibilidad de utilizar la capacidad de razonamiento del modelo para añadir análisis inteligentes y otras funciones a los productos de software.
• educadorLos modelos pueden utilizarse para ayudar en la enseñanza y el aprendizaje, por ejemplo, generando preguntas de práctica, respondiendo a las dudas de los alumnos, proporcionando consejos de aprendizaje, etc., especialmente en la enseñanza de asignaturas que requieren razonamiento y pensamiento lógico, como las matemáticas y las ciencias, para ofrecer un apoyo personalizado al aprendizaje de los alumnos.
• usuario empresarialEn el sector empresarial, las empresas pueden procesar datos empresariales complejos, informes de análisis de mercado, etc., basándose en el razonamiento y las capacidades analíticas para ayudar en la toma de decisiones, por ejemplo, proporcionando información valiosa en la evaluación de riesgos financieros, la previsión de tendencias de mercado, etc., y mejorando la competitividad de las empresas.
• entusiasta de la tecnologíaPara los entusiastas de la tecnología interesados en la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking es un buen objeto de estudio y experimentación, y pueden ampliar sus horizontes técnicos estudiando y utilizando el modelo para comprender mejor el funcionamiento y los escenarios de aplicación de los modelos lingüísticos a gran escala.