Yuan2-M32-hf-int4

Hochleistungsfähiges Mixed-Expert-Sprachmodell

Normales ProduktProgrammierungMixed-ExpertAufmerksamkeitsrouter

Yuan2.0-M32 ist ein Mixed-Expert (MoE)-Sprachmodell mit 32 Experten, von denen 2 aktiv sind. Es wurde ein neues Routing-Netzwerk – der Aufmerksamkeitsrouter – eingeführt, um die Effizienz der Expertenauswahl zu verbessern und die Genauigkeit des Modells im Vergleich zu Modellen mit traditionellen Routing-Netzwerken um 3,8 % zu steigern. Yuan2.0-M32 wurde von Grund auf neu trainiert und verwendet 200 Billionen Token. Der Trainingsaufwand beträgt nur 9,25 % des Aufwands eines dichten Modells mit vergleichbarer Parametergröße. Es zeigt Wettbewerbsfähigkeit in den Bereichen Codierung, Mathematik und verschiedenen Fachgebieten. Bei insgesamt 4 Milliarden Parametern verfügt Yuan2.0-M32 über lediglich 370 Millionen aktive Parameter. Der Vorwärtsrechnungsaufwand pro Token beträgt 7,4 GFLOPS, nur 1/19 des Bedarfs von Llama3-70B. Yuan2.0-M32 übertrifft Llama3-70B in den Benchmark-Tests MATH und ARC-Challenge mit Genauigkeiten von 55,9 % bzw. 95,8 %.

Mixed-Expert (MoE)-Modell mit 32 Experten
davon 2 aktiv.
Verwendung eines Aufmerksamkeitsrouters für eine effizientere Expertenauswahl.
Von Grund auf neu trainiert mit 200 Billionen Token.
Der Trainingsaufwand beträgt nur 9
25 % des Aufwands eines vergleichbaren Modells.
Wettbewerbsfähig in den Bereichen Codierung
Mathematik und Fachgebieten.
Geringer Vorwärtsrechnungsaufwand von nur 7
4 GFLOPS pro Token.

Das Yuan2.0-M32-Modell eignet sich für Entwickler und Forscher
die große Datenmengen und komplexe Berechnungen verarbeiten müssen
insbesondere in den Bereichen Programmierung
mathematische Berechnungen und Fachwissen. Seine hohe Leistung und der geringe Rechenaufwand machen es ideal für Anwendungen mit großen Sprachmodellen.

Im Bereich Programmierung kann Yuan2.0-M32 zur Codegenerierung und Codequalitätsbewertung verwendet werden.
Im Bereich Mathematik kann das Modell komplexe mathematische Probleme lösen und logische Schlussfolgerungen ziehen.
In Fachgebieten wie Medizin oder Recht kann Yuan2.0-M32 Fachleute bei der Wissensrecherche und Dokumentenanalyse unterstützen.

1. Konfigurieren Sie die Umgebung und starten Sie den Yuan2.0-Container mit dem empfohlenen Docker-Image.
2. Führen Sie gemäß den Anweisungen in der Dokumentation eine Datenvorverarbeitung durch.
3. Verwenden Sie die bereitgestellten Skripte für das Vortraining des Modells.
4. Implementieren Sie den Inferenzdienst gemäß dem detaillierten Bereitstellungsplan von vllm.
5. Rufen Sie das GitHub-Repository für weitere Informationen und Dokumentation auf.

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Yuan2-M32-hf-int4 — Hochleistungsfähiges Mixed-Expert-Sprachmodell

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LLaMA Pro — Sprachverarbeitungsmodell

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AI Dev — AI Dev hilft Entwicklern, Zeit zu sparen und sich auf Kreativität zu konzentrieren, indem es sich wiederholende Entwicklungsaufgaben automatisiert.

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Aviator Agents — LLM-basiertes Agenten-Framework zur Durchführung umfangreicher Code-Migrationen in Code-Repositories.

GibberLink — Zwei konversationale KI-Agenten wechseln nach gegenseitiger AI-Identifizierung auf ein auditives Protokoll zur Kommunikation.

Cliprun — Verwandeln Sie jede Webseite in eine Python-Programmierumgebung und führen Sie Code ohne Konfiguration aus.

OOMOL Studio — OOMOL Studio ist eine AI-Workflow-IDE, die Code-Fragmente und API-Dienste über eine intuitive visuelle Interaktion verbindet.

Augment Code — Ein KI-Entwicklungsassistent, der speziell für professionelle Softwareentwickler und große Codebasen entwickelt wurde.

Trae (China Version) — Die erste KI-native IDE in China, die chinesische Entwicklungsszenarien tiefgreifend versteht und eine effiziente und hochwertige Entwicklungsumgebung bietet.

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

Open Multi-Agent Canvas — Eine Open-Source-Schnittstelle für Multi-Agenten-Chats, die die Verwaltung mehrerer Agenten in einem dynamischen Dialog ermöglicht.

CodeOrbital — Ein Online-Code-Editor, der verschiedene Programmiersprachen unterstützt und Funktionen zum Teilen von Code-Schnipseln und zur Webentwicklung bietet.

Das Ultra-Scale Playbook — Ein Tool zur Optimierung und Gestaltung von hochskalierten Systemen, das effiziente Lösungen bietet.

Kie.ai — Kie.ai integriert die DeepSeek R1 und V3 APIs und bietet sichere und skalierbare KI-Lösungen.

Nia — Nia ist ein kollaboratives KI-Entwicklungstool, das Entwicklern hilft, Codebasen zu verstehen, benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen und Arbeitsabläufe zu optimieren.

Grok 3 — Das neueste Flaggschiff-AI-Modell Grok 3 von xAI, mit leistungsstarker Inferenz und multimodaler Verarbeitungsfähigkeit.

SWE-Lancer — SWE-Lancer ist ein Benchmark mit über 1400 Freie-Software-Engineering-Aufgaben im Gesamtwert von 1 Million US-Dollar.

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