Topp 10 AI-modeller laget av Chinese Company

Innholdsfortegnelse

Hva er LLM-modell?

Definisjon og oversikt

En AI-modell er et program som har blitt trent på et sett med data for å gjenkjenne bestemte mønstre eller ta bestemte avgjørelser uten ytterligere menneskelig innblanding.

Store språkmodeller, også kjent som LLM-er, er veldig store dyplæringsmodeller som er forhåndstrent på enorme mengder data.

Den underliggende transformatoren er et sett med nevrale nettverk som består av en koder og en dekoder med selvoppmerksomhet. Koderen og dekoderen trekker ut betydninger fra en tekstsekvens og forstår relasjonene mellom ord og uttrykk i den.

Hvilken er den beste modellen for deg?

Store AI-modeller utvikler seg veldig raskt. Ulike bedrifter og forskningsinstitusjoner presenterer daglig nye forskningsresultater, sammen med nye store språkmodeller.

Derfor kan vi ikke definitivt fortelle deg hvilken som er best.

Det er imidlertid topp-tier selskaper og modeller, for eksempel OpenAI. Det er nå et sett med standarder og testspørsmål for å evaluere modeller.

Du kan henvise til superclueai for å se modellens score i ulike oppgaver og velge den som passer deg. Du kan også følge de siste nyhetene for å vite mer om evnen til LLM-modellen.

Hunyuan-Large av Tencent

Modellintroduksjon

Den 5. november, Tencent lanserer åpen kildekode MoE Large Language Model Hunyuan-stor med totalt 398 milliarder parametere, noe som gjør den til den største i bransjen, med 52 milliarder aktiveringsparametere.

Offentlige evalueringsresultater viser at Tencents Hunyuan Large-modell leder omfattende i ulike prosjekter.

Tekniske fordeler

Syntetiske data av høy kvalitet: Ved å forbedre treningen med syntetiske data, Hunyuan-Large kan lære rikere representasjoner, håndtere inndata med lang kontekst og generalisere bedre til usynlige data.
KV Cache-komprimering: Bruker strategier for Grouped Query Attention (GQA) og Cross-Layer Attention (CLA) for å redusere minnebruk og beregningsmessige overhead for KV-cacher betydelig, og forbedre inferensgjennomstrømming.
Ekspertspesifikk læringshastighetskalering: Angir ulike læringsrater for ulike eksperter for å sikre at hver undermodell effektivt lærer av dataene og bidrar til den generelle ytelsen.
Langkontekstbehandlingsevne: Den forhåndstrente modellen støtter tekstsekvenser opp til 256K, og Instruct-modellen støtter opptil 128K, noe som forbedrer evnen til å håndtere langkontekstoppgaver betydelig.
Omfattende benchmarking: Gjennomfører omfattende eksperimenter på tvers av ulike språk og oppgaver for å validere den praktiske effektiviteten og sikkerheten til Hunyuan-Large.

Inferensramme og opplæringsramme

Denne åpen kildekode-utgivelsen tilbyr to slutningsalternativer skreddersydd for Hunyuan-Large modell: den populære vLLM-backend og den TensorRT-LLM Backend. Begge løsningene inkluderer optimaliseringer for forbedret ytelse.

Hunyuan-Large åpen kildekode-modellen er fullt kompatibel med Hugging Face-formatet, noe som gjør det mulig for forskere og utviklere å utføre modellfinjustering ved hjelp av hf-deepspeed-rammeverket. I tillegg støtter vi treningsakselerasjon gjennom bruk av blitsoppmerksomhet.

Hvordan bruke denne modellen videre

Dette er en åpen kildekode-modell. Du kan finne "tencent-hunyuan" på GitHub, der de gir detaljerte instruksjoner og bruksveiledninger. Du kan utforske og undersøke det videre for å skape flere muligheter.

Måneskudd(Kimi) av Moonshot AI

Sammendrag Introduksjon

Moonshot er en storstilt språkmodell utviklet av Dark Side of the Moon. Her er en oversikt over funksjonene:

Teknologisk gjennombrudd: Moonshot oppnår bemerkelsesverdige fremskritt innen lang tekstbehandling, med sitt smarte assistentprodukt, Kimichat, som støtter opptil 2 millioner kinesiske tegn i tapsfri kontekstinntasting.
Modellarkitektur: Ved å bruke en innovativ nettverksstruktur og tekniske optimaliseringer, oppnår den langsiktig oppmerksomhet uten å stole på "snarveis"-løsninger som skyvevinduer, nedsampling eller mindre modeller som ofte forringer ytelsen. Dette muliggjør omfattende forståelse av ultralange tekster selv med hundrevis av milliarder av parametere.
Applikasjonsorientert: Moonshot er utviklet med fokus på praktisk anvendelse, og har som mål å bli et uunnværlig daglig verktøy for brukere, som utvikler seg basert på reell tilbakemelding fra brukere for å generere konkret verdi.

Nøkkelfunksjoner

Lang tekstbehandlingsevne: Kan håndtere omfattende tekster som romaner eller komplette økonomiske rapporter, og tilbyr brukerne dybdegående, omfattende innsikt og sammendrag av lange dokumenter.
Multimodal fusjon: Integrerer flere modaliteter, og kombinerer tekst med bildedata for å forbedre analyse- og genereringsmuligheter.
Høy språkforståelse og generasjonsevne: Demonstrerer utmerket flerspråklig ytelse, tolker brukerinndata nøyaktig og genererer høykvalitets, sammenhengende og semantisk passende svar.
Fleksibel skalerbarhet: Tilbyr sterk skalerbarhet, som tillater tilpasning og optimalisering basert på ulike applikasjonsscenarier og behov, og gir utviklere og bedrifter betydelig fleksibilitet og autonomi.

Bruksmetoder

API-integrasjon: Brukere kan registrere seg for en konto på den offisielle Dark Side of the Moon-plattformen, søke om en API-nøkkel og deretter integrere Moonshots muligheter i applikasjonene sine ved å bruke API med kompatible programmeringsspråk.
Bruk av offisielle produkter og verktøy: Bruk Kimichat direkte, det smarte assistentproduktet basert på Moonshot-modellen, eller bruk tilknyttede verktøy og plattformer som tilbys av Dark Side of the Moon.
Integrasjon med andre rammer og verktøy: Moonshot kan integreres med populære AI-utviklingsrammeverk som LangChain for å bygge mer robuste språkmodellapplikasjoner.

GLM-4-Plus av zhipu.ai

Sammendrag Introduksjon

GLM-4-Plus, utviklet av Zhipu AI, er den siste iterasjonen av den fullt egenutviklede GLM-grunnmodellen, med betydelige forbedringer i språkforståelse, instruksjonsfølging og lang tekstbehandling.

Nøkkelfunksjoner og fordeler

Sterk språkforståelse: Opplært på omfattende datasett og optimaliserte algoritmer, GLM-4-Plus utmerker seg ved å håndtere kompleks semantikk, og tolke betydningen og konteksten til ulike tekster nøyaktig.
Enestående langtekstbehandling: Med en innovativ minnemekanisme og segmentert prosesseringsteknikk kan GLM-4-Plus effektivt håndtere lange tekster på opptil 128k tokens, noe som gjør den svært dyktig i databehandling og informasjonsutvinning.
Forbedrede resonneringsevner: Inkorporerer proksimal policyoptimalisering (PPO) for å opprettholde stabilitet og effektivitet mens du utforsker optimale løsninger, noe som forbedrer modellens ytelse betydelig i komplekse resonneringsoppgaver som matematikk og programmering.
Høy instruksjonsfølgende nøyaktighet: Forstår og følger brukerinstruksjonene nøyaktig, og genererer høykvalitets, forventningsjustert tekst basert på brukerkrav.

Bruksanvisning

Registrer en konto og få en API-nøkkel: Først registrerer du en konto på Zhipus offisielle nettsted og skaffer deg en API-nøkkel.
Gjennomgå offisiell dokumentasjon: Se den offisielle GLM-4-seriens dokumentasjon for detaljerte parametere og bruksinstruksjoner.

SenseChat 5.5 av SenceTime

Sammendrag Introduksjon

SenseChat 5.5, utviklet av SenseTime, er 5.5-versjonen av dens store språkmodell, basert på InternLM-123b, en av Kinas tidligste store språkmodeller bygget på billioner av parametere og kontinuerlig oppdatert.

Nøkkelfunksjoner og fordeler

Kraftig omfattende ytelse: Rangerer konsekvent blant toppsjiktet i en rekke evalueringsoppgaver, og utmerker seg på tvers av grunnleggende kompetanse innen humaniora og vitenskaper samt avanserte "harde" oppgaver. Den demonstrerer overlegen ytelse i språkforståelse og sikkerhet innen humaniora, og utmerker seg i logikk og koding i naturvitenskap.
Effektive Edge-applikasjoner: SenseTime har sluppet SenseChat Lite-5.5-versjonen, som reduserer den første lastetiden til bare 0,19 sekunder, en 40%-forbedring i forhold til SenseChat Lite-5.0 utgitt i april, med slutningshastighet på 90,2 tegn per sekund og en årlig kostnad per enhet så lav som 9,9 yuan.
Eksepsjonelle språkegenskaper: Som en naturlig språkapplikasjon håndterer den effektivt omfattende tekstdata, og demonstrerer robust naturlig språkdialog, logiske resonneringsevner, bred kunnskap og hyppige oppdateringer. Den støtter forenklet kinesisk, tradisjonell kinesisk, engelsk og vanlige programmeringsspråk.

Bruks- og bruksprodukter

Direkte bruk: Brukere kan registrere seg på [SenseTime-nettstedet] for å få tilgang til SenseChat via nettet eller mobilappen og samhandle med modellen.
API-integrasjon: SenseTime tilbyr API-tilgang for bedrifter og utviklere, slik at de kan integrere SenseChat 5.5 i sine produkter eller applikasjoner.