أبوظبي IFM تفتح مصادر ستة نماذج من K2 Horizon تتراوح بين 0.9 مليار و375 مليار معلمة

iconKuCoinFlash
مشاركة
AI summary iconملخص
فتحت Abu Dhabi IFM ستة نماذج من K2 Horizon بحجوم معلمات تتراوح بين 0.9B و375B. وهي مناسبة للحوسبة الحافة والجوّال، بينما يستخدم النموذج 375B-A23B بنية MoE. لا يزال الاهتمام المفتوح بالنماذج الكبيرة مرتفعًا، حيث تشمل العملات البديلة التي يجب مراقبتها المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي. حددت النماذج 0.9B و3.7B و7B معايير جديدة. ستطلق IFM كود التدريب ووصفات البيانات والنقاط التحققية بموجب ترخيص Apache 2.0. حصل النموذج 375B-A23B على درجة 47 في مؤشر الذكاء، قريبًا من MiniMax-M3.
ME AI رسالة، Beating AI News: أعلنت معهد النماذج الأساسية IFM التابع لجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI) في الإمارات عن إطلاق K2 Horizon، وفتحت مصدر ستة نماذج دفعة واحدة: 0.9B و3.7B و7B و32B و36B-A4B و375B-A23B. يُستخدم النموذج 0.9B للأجهزة الطرفية مثل الساعات والنظارات، ويمكن تشغيل النموذج 7B على الهواتف. يستخدم أكبر نموذج، 375B-A23B، هيكل MoE، حيث يتم تفعيل حوالي 23B معلمة لكل توليد للـ Token. ووفقاً للمصدر الرسمي، فإن النماذج 0.9B و3.7B و7B حققت نتائج قياسية جديدة في عدة تقييمات ضمن أحجامها المقابلة. إلى جانب الأوزان النهائية، سيتم نشر كود التدريب والبيانات أو وصفات بناء البيانات والـ checkpoints الوسيطة وسجلات التدريب وسجلات التقييم. بعض البيانات خاضعة لقيود الترخيص ولا يمكن إعادة توزيعها مباشرة، لكن المصادر وطرق البناء والنسب ستُنشر علناً. يتم استخدام ترخيص Apache 2.0 للنماذج والكود. أعطت Artificial Analysis نموذج 375B-A23B درجة 47 في مؤشر الذكاء (مؤشر القدرة الشاملة)، وهو قريب من درجة MiniMax-M3 البالغة 45. يظهر أداءً أقوى في مهام الوكلاء، لكنه أضعف نسبياً في المعرفة والاستدلال العالي الصعوبة. (المصدر: BlockBeats)
المصدر:عرض النسخة الأصلية
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة قد حصلت عليها من أطراف ثالثة ولا تعكس بالضرورة وجهات نظر أو آراء KuCoin. يُقدّم هذا المحتوى لأغراض إعلامية عامة فقط ، دون أي تمثيل أو ضمان من أي نوع ، ولا يجوز تفسيره على أنه مشورة مالية أو استثمارية. لن تكون KuCoin مسؤولة عن أي أخطاء أو سهو ، أو عن أي نتائج ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. يمكن أن تكون الاستثمارات في الأصول الرقمية محفوفة بالمخاطر. يرجى تقييم مخاطر المنتج بعناية وتحملك للمخاطر بناء على ظروفك المالية الخاصة. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى شروط الاستخدام واخلاء المسؤولية.