Ling-V2 - Серия моделей языка архитектуры MoE с открытым исходным кодом Ant-Belling

Что такое Ling-V2?

Ling-V2 - это семейство крупномасштабных языковых моделей на основе архитектуры MoE, представленное командой Ant-Belling. Первая версия Ling-mini-2.0 имеет 16 миллиардов общих параметров, при этом на один входной токен активируется всего 1,4 миллиарда параметров. Модель обучена на 20 триллионах высококачественных лексем, усовершенствована многоступенчатой контролируемой тонкой настройкой и обучением с подкреплением, имеет мощный комплексный вывод и следование инструкциям, основана на коэффициенте активации 1/32 архитектуры MoE, что позволяет достичь 7-кратного эквивалента плотной производительности, быстрой генерации, эффективного обучения и вывода, и имеет открытый ресурс с эффективным решением для обучения FP8, которое обеспечивает различные контрольные точки перед обучением и поддерживает непрерывное обучение. MoE - идеальная отправная точка для исследований в области MoE, широко используемых в обработке естественного языка, интеллектуальном обслуживании клиентов, создании контента, образовании, здравоохранении и других областях.

Функциональные особенности Ling-V2

• Высокоэффективные навыки рассуждения: отлично справляется со сложными задачами рассуждений, включая кодирование, математику и задачи, требующие междоменных знаний, обеспечивая точные решения, выходящие за рамки моделей с частичной плотностью и крупномасштабных моделей MoE.
• Превосходная эффективность работы: На основе архитектуры MoE с коэффициентом активации 1/32 можно активировать всего 1,4 миллиарда параметров для достижения производительности 700-800 миллионов плотных моделей, а скорость генерации может достигать 300+ токенов/с, что значительно повышает эффективность при работе с длинными текстами.
• Передовые методы обучения: Все обучение происходит со смешанной точностью с использованием FP8, а схема обучения с открытым исходным кодом FP8 позволяет оптимизировать использование памяти и значительно повысить производительность обучения.
• Стратегия открытого исходного кода: Предоставляется обученная версия модели, а также пять контрольных точек предварительного обучения с открытым исходным кодом для облегчения непрерывного обучения и углубленного изучения исследователями.

Основные преимущества Ling-V2

• Баланс между высокой производительностью и эффективностьюБлагодаря архитектуре MoE с коэффициентом активации 1/32, Ling-V2 значительно повышает эффективность вычислений, сохраняя при этом высокую производительность.
• Эффективные решения для обученияВ процессе обучения Ling-V2 обучается со смешанной точностью FP8. Схема обучения с открытым исходным кодом FP8 позволяет оптимизировать использование памяти, что значительно повышает производительность обучения и снижает потребление вычислительных ресурсов, делая обучение модели более эффективным и экономичным.
• Стратегия открытого исходного кода: Доступность обучаемых версий модели и открытый доступ к пяти контрольным точкам предварительного обучения обеспечивают исследователям большую гибкость и удобство, поддерживая их в непрерывном обучении и углубленных исследованиях, а также стимулируя развитие инклюзивных технологий.
• Широкий спектр сценариев примененияLing-V2 подходит для различных сценариев применения, включая обработку естественного языка, интеллектуальное обслуживание клиентов, создание контента, образование, здравоохранение и другие области, и может удовлетворить потребности различных отраслей и пользователей, обладая высокой практичностью и адаптивностью.

Каков официальный сайт Ling-V2?

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/inclusionAI/Ling-V2
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ling-v2-68bf1dd2fc34c306c1fa6f86

Люди, которым показан Ling-V2

• исследователь в области обработки естественного языка (NLP)Ling-V2 предоставляет мощные возможности вывода и эффективные обучающие решения для профессионалов, занимающихся исследованиями в области обработки естественного языка, помогая пользователям совершать прорывы в области классификации текстов, анализа настроения и машинного перевода.
• Корпоративная техническая команда: Для технологических групп предприятий, которым требуется эффективная обработка текстовых данных, модель интегрируется в интеллектуальные системы обслуживания клиентов, создания контента и управления знаниями, что позволяет повысить эффективность работы предприятия и улучшить качество обслуживания пользователей.
• Преподаватели и студенты: В области образования - персонализированная образовательная поддержка для преподавателей и студентов.
• Медицинские работники: Помощь врачам в анализе случаев, поиске медицинской литературы и т.д. для повышения точности и эффективности принятия медицинских решений, применимо для специалистов в области здравоохранения.
• создатель контента: Ling-V2 помогает создавать контент, повышая эффективность и качество своих творений и вдохновляя на творчество.