Введение Falcon: новая эра в развитии языковых моделей
Технологический институт инноваций (TII) в Абу-Даби представил Falcon, передовую семью языковых моделей, доступных по лицензии Apache 2.0. Falcon-40B является первой «полностью открытой» моделью, обладающей возможностями, сопоставимыми с многими проприетарными альтернативами. Этот шаг открывает множество возможностей для практиков, энтузиастов и промышленности.
Практические применения Falcon
Falcon2-11B, созданный TII, является моделью только декодера, обладающей 11 миллиардами параметров. Он был тщательно обучен на обширном корпусе, превышающем 5 триллионов токенов, объединяя данные RefinedWeb с тщательно подобранными корпусами. Модель доступна по лицензии TII Falcon License 2.0, вдохновленной лицензией Apache 2.0. Лицензия включает политику приемлемого использования, способствуя ответственному использованию технологий ИИ.
Особенности Falcon2-11B
Falcon2-11B, модель только декодера, обучена предсказывать следующий токен в задаче причинного языкового моделирования. Она основана на архитектуре GPT-3, но включает в себя вращающиеся позиционные вложения, мультизапросное внимание, FlashAttention-2 и параллельные блоки внимания/декодера MLP, что отличает ее от исходной модели GPT-3.
Практическая ценность Falcon для промышленности
Семейство Falcon включает модели Falcon-40B и Falcon-7B, при этом первая выделяется на Open LLM Leaderboard. Falcon-40B требует ~90 ГБ памяти GPU, что все еще меньше, чем у LLaMA-65B. Falcon-7B нуждается всего в ~15 ГБ, обеспечивая доступный вывод и тонкую настройку даже на оборудовании для потребителей. TII предлагает варианты инструкций, оптимизированные для задач ассистента. Обе модели обучены на обширных наборах токенов, в основном из RefinedWeb, с публично доступными выдержками. Они используют мультизапросное внимание, улучшая масштабируемость вывода за счет снижения накладных расходов памяти. Это устройство облегчает робустные оптимизации, такие как состояние, что делает модели Falcon серьезными конкурентами в ландшафте языковых моделей.
Рекомендации по использованию Falcon
Исследования побуждают использовать большие языковые модели в качестве основы для специализированных задач, таких как резюмирование и чат-боты. Однако настоятельно рекомендуется проявлять осторожность при использовании безответственного или вредоносного применения без тщательной оценки рисков. Falcon2-11B, обученная на нескольких языках, может не обобщаться хорошо за их пределами и нести предвзятость из веб-данных. Рекомендации включают тонкую настройку для конкретных задач и внедрение средств защиты для ответственного промышленного использования.
Интеграция ИИ в бизнес: практические шаги
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании, вам следует определить, где можно применить автоматизацию и какие KPI вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, внедряйте ИИ постепенно, начиная с малых проектов и анализируя результаты. На основе данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
