카이푸(Kai-Fu Lee), '세계에서 가장 강력한' 오픈소스 대형 모델 출시 공식 발표: 한자 40만자 처리, 중국어와 영어 모두 1위
Kai-fu Lee는 "우리는 Zero One Thousand Things를 글로벌 대형 모델의 첫 번째 계층에 합류시켜야 합니다."라고 지적했습니다.
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Yi-34B의 200K 컨텍스트 창은 직접 오픈 소스로, 더 풍부한 의미 정보를 제공할 뿐만 아니라 1000페이지가 넘는 PDF 문서를 이해하므로 벡터 데이터베이스에 의존하여 외부 지식 기반을 구축하여 사용할 수 있는 많은 시나리오가 가능합니다. 컨텍스트 창을 대체합니다. Yi-34B의 오픈 소스 특성은 더 긴 컨텍스트 창 내에서 세부 조정을 원하는 개발자에게 더 많은 가능성을 제공합니다.
Yi-34B는 이렇게 강력한데, 이는
이개푸 대표는 제로원이 내부에 AI 인프라(AI 인프라)팀을 신설했다고 밝혔다. 이 팀은 주로 대형 모델 훈련과 배포를 담당하고 프로세서, 운영체제, 스토리지 등 다양한 기반 기술 시설을 제공한다. 시스템 및 네트워크 인프라 시설, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등은 Yi 시리즈 모델 교육 뒤에 매우 중요한 "보증 기술"이 되었습니다.
Zero One Thing 팀은 AI Infra의 강력한 지원으로 업계 수준을 뛰어넘는 교육 성과를 달성했습니다.
동시에 Lingyiwuwu는 "광범위한 연금술"에서 "과학적 모델 훈련" 방법론으로의 전환을 실현했습니다.
Lingyiwanwu는 몇 달 간의 모델링과 실험 끝에 모델의 설계와 최적화를 안내하는 "대규모 훈련 실험 플랫폼"을 개발했습니다. 데이터 비례, 초매개변수 검색, 모델 구조 실험은 모두 소규모 실험 플랫폼에서 수행할 수 있으며, 34B 모델의 각 노드의 예측 오차는 0.5% 이내로 제어할 수 있습니다. 모델은 예측 능력이 더욱 강력해 비교 실험에 필요한 자원을 대폭 줄이고 훈련 오류로 인한 컴퓨팅 자원 낭비를 줄인다.
대규모 예측을 높이기 위한 데이터 처리 파이프라인 및 교육 기능의 구축으로 이전의 대규모 모델 교육의 "연금술" 프로세스가 매우 상세하고 과학화되었으며, 이는 Yi-34B, Yi의 현재 출시를 보장할 뿐만 아니라 - 6B 모델의 고성능은 향후 대규모 모델 학습에 소요되는 시간과 비용도 줄여주고, 업계보다 몇 배 빠르게 모델 규모를 확장할 수 있는 능력도 갖췄다.
마지막으로 Lee Kaifu는 Yi-34B의 사전 훈련을 완료하는 동시에 다음 1000억 매개변수 모델의 훈련이 즉시 시작되었다고 발표했습니다.

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