“`html
TensorOpera представляет модель Fox Foundation: уникальный шаг в развитии малых языковых моделей, повышающий масштабируемость и эффективность для облачных и краевых вычислений
TensorOpera объявила о запуске революционной малой языковой модели Fox-1 через официальное пресс-релиз. Эта инновационная модель представляет собой значительный шаг вперед в области малых языковых моделей (SLM), устанавливая новые стандарты масштабируемости и производительности в области генеративного искусственного интеллекта, особенно для облачных и краевых вычислений.
Особенности Fox-1
Fox-1-1.6B обладает архитектурой с 1,6 миллиардами параметров, что отличает его от других SLM благодаря своей высокой производительности и эффективности. Модель была тщательно разработана, чтобы удовлетворить потребности разработчиков и предприятий, стремящихся к масштабируемому и эффективному развертыванию ИИ. Она превосходит аналогичные модели от таких гигантов индустрии, как Apple, Google и Alibaba.
Интеграция Fox-1
Ключевой особенностью Fox-1 является его интеграция в платформы TensorOpera AI и FedML. Это облегчает развертывание, обучение и создание приложений ИИ на различных платформах и устройствах, начиная от мощных GPU в облаке до краевых устройств, таких как смартфоны и ПК с поддержкой ИИ. Эта универсальность подчеркивает приверженность TensorOpera предоставлению масштабируемой платформы генеративного ИИ, способствующей повышению эффективности в различных вычислительных средах.
Преимущества SLM
Малые языковые модели, включая Fox-1, предлагают несколько преимуществ перед более крупными языковыми моделями (LLM). Они спроектированы для работы с существенно сниженной задержкой и требуют меньше вычислительной мощности, что делает их идеальными для сред с ограниченными ресурсами. Эта эффективность переводится в более быструю обработку данных и снижение затрат, что критически важно для развертывания ИИ в различных средах, начиная от мобильных устройств до ограниченных по ресурсам серверов.
Архитектура Fox-1
Архитектура Fox-1 представляет собой модель на базе трансформера только с декодером с 1,6 миллиардами параметров, обученную на обширном наборе данных, включающем 3 триллиона токенов текста и кода. Архитектурное решение включает в себя Grouped Query Attention (GQA), улучшающее эффективность обработки запросов и значительно улучшающее задержку вывода и время ответа. Это продвинутое архитектурное решение позволяет Fox-1 превзойти конкурентов на стандартных бенчмарках, демонстрируя свою надежность и возможности.
Эффективность и производительность
Оценки производительности показывают, что Fox-1 превосходит другие модели в различных бенчмарках, включая ARC Challenge, HellaSwag, TruthfulQA, MMLU, Winogrande и GSM8k. Он последовательно опережает модели, такие как Gemma-2B, Qwen1.5-1.8B, StableLM-2-1.6B и OpenELM1.1B, демонстрируя свою высокую производительность, несмотря на то, что имеет меньше параметров, чем некоторые из них.
Что касается эффективности вывода, Fox-1 демонстрирует впечатляющую производительность, достигая более 200 токенов в секунду на платформе обслуживания моделей TensorOpera. Эта высокая производительность обусловлена его эффективным архитектурным решением, в частности механизмом GQA. Память Fox-1 также делает его подходящим для развертывания на устройствах, требуя значительно меньше памяти GPU по сравнению с другими моделями.
Интеграция в платформы TensorOpera
Интеграция Fox-1 в продуктовый набор TensorOpera улучшает его универсальность, позволяя беспрепятственное развертывание и обучение в облачных и краевых средах. Это позволяет разработчикам ИИ использовать всесторонние возможности платформы TensorOpera AI для облачного обучения и последующего развертывания и персонализации этих решений на краевых устройствах через платформу TensorOpera FedML. Такой подход обеспечивает экономичность и повышенную конфиденциальность, а также предоставляет персонализированные пользовательские впечатления.
Заключение
Fox-1 от TensorOpera является новаторской моделью в области малых языковых моделей, устанавливающей новые стандарты производительности и эффективности. Его универсальная интеграция в облачные и краевые платформы делает его мощным инструментом для разработчиков и предприятий, стремящихся к масштабируемым ИИ-решениям. TensorOpera выпускает базовую версию Fox-1 под лицензией Apache 2.0 для облегчения широкого принятия, позволяя бесплатное использование в производственных и исследовательских целях. Также в планах создание инструкционно настроенной версии, обещающей еще большие возможности.
“`
