ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking - Baiduオープンソース推論思考モデル

ERNIE-4.5-21B-A3Bは何を考えているのか？

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinkingは、推論タスクに焦点を当てたBaiduオープンソースの大規模言語モデルです。Mixed Expert（MoE）アーキテクチャを採用し、総参照数は210億、各トークンは30億のパラメータを起動し、128Kの長いコンテキストウィンドウをサポートし、複雑な推論タスクに適しています。このモデルは、テキストによる事前学習を通じて言語的なコアバックボーンを構築し、推論強化の事後学習段階で教師あり微調整（SFT）や漸進的強化学習（PRL）などの技術を使用することにより、論理的推論、数学的計算、科学的質問応答などを大幅に改善します。効率的なツールの呼び出しをサポートし、手続き的合成、記号的推論、マルチインテリジェントボディワークフローなどのシナリオのために、vLLM、Transformers 4.54+、FastDeployと統合することができます。

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinkingの機能的特徴

• ハイブリッド・エキスパート・アーキテクチャ総参照数21B、各トークンによって活性化されるパラメータ数3BのMoEアーキテクチャを採用し、性能と効率の両方を考慮。
• ロングコンテクスト処理128Kのコンテキストウィンドウをサポートし、複雑な文書分析などの長いテキスト推論タスクに適しています。
• 推理力強化論理的推理、数学的計算、科学的問題解決能力は、推理力強化トレーニングによって著しく向上する。
• ツール・コール・サポートvLLM、Transformers 4.54+などと統合してアプリケーション・シナリオを拡張できる構造化ツールやファンクション・コールをサポート。
• オープンソースで導入が容易Apache-2.0ライセンスに基づくオープンソースで、Hugging Faceなどのプラットフォームで研究および商用展開が可能です。

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinkingの主な利点

• 効率的な推理力論理的な推論、数学的な計算、科学的な問題解決などの複雑な作業を得意とし、素早く正確な答えを出す。
• 文脈に応じた理解128Kのロングコンテキストウィンドウをサポートし、長いコンテキストの理解を必要とする複雑なタスクのための長いテキストメッセージを扱うことができます。
• ハイブリッド・エキスパート・アーキテクチャ総参照数21B、各トークンによって活性化されるパラメータ数3BのMoEアーキテクチャを採用し、性能と効率の両方を考慮し、計算機資源の高い利用率を実現しています。
• オープンソースで使いやすいApache-2.0ライセンスのオープンソースで、Hugging Faceなどのプラットフォームで利用可能です。
• ツール・コール・サポートvLLM、Transformers 4.54+などと統合し、アプリケーション・シナリオを拡張できます。

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinkingの公式サイトは？

• HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinkingの対象者

• (研究者ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinkingの強力な推論能力と長い文脈理解力は、複雑な論理的推論、科学的問題の探究、学術研究において研究者を支援し、大量の文献をより効率的に処理・分析し、研究プロセスを加速させます。
• 開発者: オープンソースの機能とツールコールのサポートにより、開発者は、インテリジェントなコード生成、自動プログラミング支援、開発効率を向上させるその他の機能、モデルの推論能力を使用してソフトウェア製品にインテリジェントな分析機能などを追加する機能を開発するためのさまざまなアプリケーションに簡単に統合することができます。
• 教育者例えば、練習問題の作成、生徒からの質問への回答、学習アドバイスの提供などです。特に数学や科学など、推論や論理的思考を必要とする科目の授業では、生徒一人ひとりに合わせた学習サポートを提供することができます。
• ビジネスユーザービジネス分野では、複雑なビジネスデータや市場分析レポートなどを推論や分析能力に基づいて処理し、意思決定を支援することができます。例えば、財務リスク評価や市場動向予測などにおいて貴重な洞察を提供し、企業の競争力を高めることができます。
• テクノロジーマニア人工知能や自然言語処理に興味を持つ技術愛好家にとって、ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinkingは良い研究・実験対象であり、このモデルを研究・使用することで、大規模言語モデルの仕組みや応用シナリオを深く理解し、技術的な視野を広げることができる。