Обновить

Контекстное окно длиной 4 миллиона токенов в Llama-3 8B (V0.1) ?‍?

8 мая 2024 г. представители Gradient AI опубликовали в X (*запрещена в России) следующий пост:

"Мы активно расширяем границы возможностей моделей с большими контекстными окнами, поэтому мы с радостью представляем раннюю версию нашей модели Llama-3 8B на 4 млн токенов, которую мы выложили на huggingface.


Несмотря на то, что её совершенствование потребует времени, на сегодняшний день, из всех моделей с исходным кодом в открытом доступе, Llama-3 8B имеет контекстное окно, которое вмещает самое большое количество токенов.

Если вам нравится то, что вы видите, следите за нами и нашими друзьями@CrusoeEnergyтак как мы продолжаем оказывать помощь сообществу!"

Также следует отметить, что контекстное окно на 4 миллиона токенов примерно соответствует тексту длиной 3 миллиона слов.

Для справки, во всех книгах серии Гарри Поттер на языке оригинала суммарно содержится порядка 1,084,170 слов.

Gradient AI: Искусственный интеллект для бизнеса

Gradient AI представляет собой платформу искусственного интеллекта (AI), специально разработанную для работы с данными и корпоративными задачами. Она предлагает быстрый и простой способ интеграции AI в бизнес, обеспечивая максимальную ценность с минимальными усилиями.


Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+3
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации