Ling-V2 - La serie de modelos de lenguaje de arquitectura de Ant-Belling de código abierto

¿Qué es Ling-V2?

Ling-V2 es una familia de modelos lingüísticos a gran escala basados en la arquitectura MoE introducida por el equipo Ant-Belling. La primera versión Ling-mini-2.0 tiene 16.000 millones de parámetros totales, con sólo 1.400 millones de parámetros activados por token de entrada. El modelo se entrena con 20 billones de tokens de datos de alta calidad, mejorados mediante un ajuste fino supervisado multietapa y aprendizaje por refuerzo, con una potente inferencia compleja y adherencia a instrucciones, basada en el ratio de activación 1/32 de la arquitectura MoE, que consigue un apalancamiento de rendimiento denso equivalente a 7x, generación rápida, entrenamiento e inferencia eficientes, y de código abierto con una solución de entrenamiento eficiente FP8, que proporciona una variedad de puntos de control de preentrenamiento y soporta el entrenamiento continuo. MoE es un punto de partida ideal para la investigación de MoE, ampliamente utilizado en el procesamiento del lenguaje natural, la atención al cliente inteligente, la creación de contenidos, la educación, la sanidad y otros campos.

Características funcionales de Ling-V2

• Gran capacidad de razonamiento: destaca en tareas de razonamiento complejas, incluidas tareas de codificación, matemáticas y de conocimiento transversal intensivo, proporcionando soluciones precisas que van más allá de los modelos parcialmente densos y los modelos de ME a mayor escala.
• Eficacia de rendimiento superiorLa arquitectura MoE con una relación de activación de 1/32 permite activar sólo 1.400 millones de parámetros para alcanzar un rendimiento de 700-800 millones de modelos densos, y la velocidad de generación puede llegar a más de 300 tokens/s, lo que supone una mejora significativa de la eficacia cuando se trabaja con texto largo.
• Técnicas avanzadas de formaciónLa formación completa es de precisión mixta con FP8, y el esquema de formación FP8 de código abierto optimiza aún más el uso de memoria y mejora significativamente el rendimiento de la formación.
• estrategia de código abiertoSe proporciona una versión entrenada del modelo y cinco puntos de control de preentrenamiento de código abierto para facilitar el entrenamiento continuo y el estudio en profundidad por parte de los investigadores.

Principales ventajas de Ling-V2

• Equilibrio entre alto rendimiento y eficienciaCon una arquitectura MoE de relación de activación 1/32, Ling-V2 mejora significativamente la eficiencia computacional manteniendo un alto rendimiento.
• Soluciones de formación eficacesLing-V2 se entrena con precisión mixta FP8 durante el proceso de entrenamiento. El esquema de entrenamiento FP8 de código abierto optimiza aún más el uso de memoria, lo que mejora significativamente el rendimiento del entrenamiento y reduce el consumo de recursos computacionales, haciendo que el entrenamiento del modelo sea más eficiente y económico.
• estrategia de código abiertoLa disponibilidad de versiones entrenadas del modelo y la puesta a disposición del público de cinco puntos de control previos al entrenamiento proporcionan a los investigadores más flexibilidad y comodidad, apoyándoles en la formación continua y la investigación en profundidad, e impulsando el desarrollo de la tecnología inclusiva.
• Amplia gama de aplicacionesLing-V2 es adecuada para una gran variedad de aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, el servicio inteligente de atención al cliente, la creación de contenidos, la educación, la sanidad y otros campos, y puede satisfacer las necesidades de distintos sectores y usuarios con gran funcionalidad y adaptabilidad.

¿Cuál es la página web oficial de Ling-V2?

• Repositorio GitHub:: https://github.com/inclusionAI/Ling-V2
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ling-v2-68bf1dd2fc34c306c1fa6f86

Personas para las que está indicado Ling-V2

• investigador en procesamiento del lenguaje natural (PLN)Ling-V2 ofrece potentes funciones de inferencia y eficaces soluciones de formación para profesionales dedicados a la investigación del procesamiento del lenguaje natural, ayudando a los usuarios a realizar grandes avances en los campos de la clasificación de textos, el análisis de sentimientos y la traducción automática.
• Equipo técnico de la empresaEl modelo se integra en sistemas inteligentes de atención al cliente, creación de contenidos y gestión del conocimiento para mejorar la eficacia operativa de la empresa y la experiencia del usuario.
• Educadores y estudiantes: En el ámbito de la educación, apoyo educativo personalizado para educadores y alumnos.
• Profesionales médicosAyuda a los médicos en el análisis de casos, la búsqueda de bibliografía médica, etc., para mejorar la precisión y la eficacia de la toma de decisiones médicas, aplicable a los profesionales del ámbito de la asistencia sanitaria.
• creador de contenidos: Ling-V2 facilita la creación de contenidos, ayudando a los creadores a mejorar la eficacia y la calidad de su trabajo y a inspirar más creatividad.