Last Updated on szeptember 2, 2024 1:37 du. by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on szeptember 2, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs
Magic AI LTM-2-Mini: 100M LTM Token játékos az AI játékban – Főbb megjegyzések
- AMagic AI LTM-2-Mini egy új AI nyelvi modell, amelyet szöveggenerálási és természetes nyelvi megértési feladatok megoldására terveztek.
- A modell célja, hogy a számítási költségek csökkentése révén nagyobb hatékonyságot kínáljon, a teljesítmény fenntartása mellett.
- A Magic AI LTM-2-Mini transzformátor-alapú architektúrát alkalmaz a kontextus jobb megértése és koherens kimenetek előállítása érdekében.
- Kisebb adathalmazok figyelembevételével készült, így a felhasználók és alkalmazások szélesebb köre számára válik elérhetővé.
Úttörő szerepet játszó, ultrahosszú kontextusmodellek
Az LTM-2-Mini az első 100 millió tokenes kontextusablakkal rendelkező modellünk. Ez 10 millió sornyi kódot, azaz 750 regényt jelent.
Teljes blog: https://t.co/oFz4A9ynVZ
Értékelések, hatékonyság és még több ↓
– Magic (@magicailabs) augusztus 29, 2024
A Magic, az AI-kutatás egyik vezető ereje új utat nyit az ultrahosszú kontextusú modellek bevezetésével, amelyek akár 100 millió token következtetésére is képesek a következtetés során. Az AI-technológia ezen lépése forradalmat ígér különböző területeken, különösen a szoftverfejlesztésben. Képzeljük el, hogy az AI hatékonyabban képes kódot szintetizálni azáltal, hogy egyszerre hivatkozik a teljes kódbázisra, a dokumentációra és a könyvtárakra, még a nyilvánosan nem elérhetőekre is.
A HashHop bemutatása: Egy kiváló értékelő eszköz
A Magic egyik kritikus újítása a HashHop kifejlesztése, egy robusztusabb módszer az AI-modellek hosszú kontextusú képességeinek értékelésére. A hagyományos “tűt a szénakazalban” értékelések nem elégségesek, mivel a szemantikai szabálytalanságokat felismerő modellek kijátszhatják őket. A HashHop kiküszöböli ezeket a hibákat a véletlenszerű, tömöríthetetlen hash-párok használatával, amelyek arra kényszerítik a modellt, hogy a teljes kontextus információtartalmát kezelje.
Haladás az LTM-2-mini segítségével
A Magic legújabb modellje, az LTM-2-mini példátlan hatékonyságot mutat, mivel a szekvencia-dimenziós algoritmusa nagyjából 1000-szer olcsóbb, mint a hasonló modellekben alkalmazott figyelmi mechanizmusok. Ez az áttörés lehetővé teszi, hogy a korábban szükséges számítási erőforrások töredékével, például 10 millió sornyi kóddal vagy 750 regénnyel dolgozhassunk kiterjedt adatokkal. Figyelemre méltó, hogy az LTM-2-mini sikeresen létrehozott egy számológépet egy egyedi, kontextuson belüli GUI-keretben, és megvalósított egy jelszóerősség-mérőt a Documenso repóhoz, bemutatva a valós idejű tanulási képességeit.
Méretnövelés a Google Cloud és az NVIDIA segítségével
A Magic fejlesztéseit a Google Clouddal és az NVIDIA-val kötött stratégiai partnerség erősíti. Két szuperszámítógépet fognak bemutatni, a Magic-G4-et és a Magic-G5-öt, amelyeket NVIDIA GB200 NVL72 és H100 Tensor Core GPU-k hajtanak. Az együttműködés célja a képzés és a következtetés hatékonyságának drasztikus növelése.
Jelentős támogatásnövelés
A Magic eddig 465 millió dollárt gyűjtött össze, beleértve egy új és meglévő befektetőkből álló konzorcium közelmúltbeli 320 millió dolláros tőkeinjekcióját. Ez a finanszírozás felgyorsítja az úttörő AI-modelleken és infrastruktúrán végzett munkájukat.
Csatlakozás a Magic csapatához
A Magic tehetséges mérnököket és kutatókat keres, akik csatlakoznának a mesterséges intelligencia projektjeikhez. A biztonság és a kiberbiztonság iránti elkötelezettségével a Magic készen áll arra, hogy az AI-fejlesztés következő korszakának élére álljon, és az AI-fejlesztéseket ugyanolyan gondossággal kezelje, mint az olyan kritikus iparágakat, mint az atomenergia.
Azok számára, akik szeretnének hozzájárulni ehhez a munkához, a Magic különböző pozíciókat kínál, beleértve a szuperszámítógépes és rendszermérnököket, kutatómérnököket és még sok mást. A mesterséges intelligencia jövője már itt van, és a Magic zseniális elméi alakítják.
A Magicnél kínálkozó karrierlehetőségekről további információkért látogasson el az álláshirdetések oldalukra.
Maradjon velünk, ha a Magic és más vezető innovátorok legfrissebb híreiről és fejlesztéseiről szeretne értesülni az AI-technológiával kapcsolatban.
Leírások
- AI nyelvi modell: A mesterséges intelligencia egy olyan típusa, amelyet az emberi nyelv megértésére és generálására terveztek. Ezek a modellek olyan feladatokat tudnak ellátni, mint a szövegkiegészítés, fordítás és hangulatelemzés.
- Magic AI LTM-2-Mini: Egy kompakt AI-modell, amelyet szöveggel kapcsolatos feladatokra, például szövegírásra, összegzésre és kérdésekre való válaszadásra szántak, miközben hatékonyabb az erőforrás-felhasználás szempontjából.
- Transzformátor-alapú architektúra: Olyan neurális hálózati kialakítás, amely a nyelvi megértést és generálást igénylő feladatokban jeleskedik. Önfigyelési mechanizmusokat használ a szavak egymáshoz való viszonyának feldolgozására egy mondatban.
- Számítási költségek: A mesterséges intelligencia modell futtatásához szükséges számítógépes erőforrások – például memória és feldolgozási teljesítmény – mennyisége. Az alacsonyabb számítási költségek azt jelentik, hogy a modell kisebb teljesítményű gépeken is futtatható.
- Természetes nyelvi megértés (NLU): A mesterséges intelligencia azon területe, amely arra összpontosít, hogy a gépek képesek legyenek értelmesen megérteni és értelmezni az emberi nyelvet.
- Adathalmazok: A mesterséges intelligencia modellek képzéséhez használt adatgyűjtemények. A kisebb adathalmazok gyorsabbá tehetik a modellek betanítását, de korlátozhatják a megértés mélységét.
Gyakran ismételt kérdések
- Mi az a Magic AI LTM-2-Mini?
A Magic AI LTM-2-Mini egy kompakt AI nyelvi modell, amelyet szövegalapú feladatokhoz terveztek. Fejlett algoritmusokat használ az emberhez hasonló szövegek hatékony megértéséhez és generálásához. - Miben különbözik a Magic AI LTM-2-Mini más nyelvi modellektől?
A nagyobb modellekkel ellentétben a Magic AI LTM-2-Mini a számítási költségek csökkentésére összpontosít, miközben továbbra is szilárd teljesítményt nyújt. Ez alkalmassá teszi a korlátozott erőforrásokkal rendelkező felhasználók számára. - Melyek a Magic AI LTM-2-Mini legfontosabb jellemzői?
A legfontosabb jellemzők közé tartozik a transzformátor-alapú architektúra, a hatékony számítási tervezés és a kisebb adathalmazokhoz való alkalmazkodóképesség, amely a szövegfeldolgozási feladatok széles körét teszi lehetővé. - Kik számára előnyös a Magic AI LTM-2-Mini használata?
Ez a modell ideális fejlesztők, vállalkozások és oktatók számára, akik költséghatékony AI-megoldást keresnek olyan feladatokhoz, mint a tartalomkészítés, az adatelemzés és az automatizált ügyféltámogatás. - Alkalmas-e a Magic AI LTM-2-Mini valós idejű alkalmazásokhoz?
Igen, a hatékonyságra és a csökkentett számítási követelményekre való összpontosításának köszönhetően a Magic AI LTM-2-Mini valós idejű forgatókönyvekben, például chatbotokban és virtuális asszisztensekben is alkalmazható.
