INTELLECT-1-Instruct

Modelo de lenguaje de texto y código en inglés con 10 mil millones de parámetros

Producto ComúnProgramaciónGeneración de textoEntrenamiento distribuido

INTELLECT-1-Instruct es un modelo de lenguaje de 10 mil millones de parámetros entrenado por Prime Intellect, desde cero, con 1 billón de tokens de texto y código en inglés. El modelo admite la generación de texto y cuenta con capacidad de entrenamiento distribuido, permitiendo un entrenamiento de alto rendimiento en trabajadores distribuidos globalmente e incluso poco fiables. Se entrenó utilizando el algoritmo DiLoCo y un núcleo int8 all-reduce personalizado para reducir la carga de comunicación, disminuyendo significativamente los costos de comunicación. La información de contexto de este modelo muestra que contó con el apoyo computacional de 30 contribuyentes comunitarios independientes y se entrenó en 14 nodos simultáneos en 3 continentes.

Generación de texto: capaz de generar contenido de texto nuevo a partir de texto de entrada.
Entrenamiento distribuido: el modelo puede entrenarse de forma distribuida en múltiples nodos y continentes.
Entrenamiento de alto rendimiento: el uso del algoritmo DiLoCo y el núcleo int8 all-reduce personalizado mejoran la eficiencia del entrenamiento.
Escalabilidad dinámica: utiliza ElasticDeviceMesh para gestionar grupos de procesos globales dinámicos
lo que permite la escalabilidad dinámica.
Admite varios conjuntos de datos: el entrenamiento del modelo utilizó varios conjuntos de datos
incluyendo fineweb-edu
fineweb y Stack V1.
Gran escala de parámetros: el modelo tiene una escala de 10 mil millones de parámetros
capaz de capturar características lingüísticas complejas.

El público objetivo son los investigadores y desarrolladores en el campo del procesamiento del lenguaje natural
especialmente aquellos que necesitan procesar grandes cantidades de texto y código en inglés. Debido al alto rendimiento y la gran cantidad de parámetros del modelo
es adecuado para escenarios de aplicación que requieren una comprensión y generación de lenguaje compleja
como la traducción automática
el resumen de texto y la generación de código.

Utilizar INTELLECT-1-Instruct para generar artículos detallados sobre un tema específico.
En el desarrollo de código
utilizar el modelo para generar o completar fragmentos de código.
En el ámbito educativo
utilizar el modelo para ayudar en el aprendizaje de idiomas y la comprensión de textos.

1. Importe las bibliotecas necesarias: torch y transformers.
2. Configure la unidad predeterminada como cuda para aprovechar la aceleración de la GPU.
3. Cargue el modelo INTELLECT-1-Instruct y el tokenizador de la biblioteca de modelos Hugging Face.
4. Prepare el texto de entrada y utilice el tokenizador para codificar el texto en ID de entrada que el modelo pueda comprender.
5. Utilice el método generate del modelo para generar texto; puede especificar la longitud máxima y la cantidad de secuencias que se devolverán.

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INTELLECT-1-Instruct Alternativas

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de lenguaje de texto y código en inglés con 10 mil millones de parámetros

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

Llama-3-Patrono-Lince-8B-Instrucciones-Q4_K_M-GGUF — Modelo de lenguaje grande cuantificado basado en un modelo específico, adecuado para tareas de procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

CAG — Un método para mejorar modelos de lenguaje que no requiere búsqueda en tiempo real, aumentando la eficiencia de generación mediante el precarga de un caché de conocimiento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de evaluación de alucinaciones de código abierto

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de generación de texto de 7000 millones de parámetros

glider-gguf — Modelo de lenguaje cuantificado de alto rendimiento

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de lenguaje grande para generación y clasificación de texto

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avanzado de generación de texto

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto que admite el procesamiento de diversas tareas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de lenguaje de alto rendimiento en inglés, adecuado para diversas tareas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.

olmo-mix-1124 — Conjunto de datos de preentrenamiento multimodal a gran escala

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modelo de lenguaje grande optimizado para la generación de texto y la conversación.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder en la familia de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto, compatible con diversas tareas

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Familia líder de modelos de cumplimiento de instrucciones, que ofrece datos, código y recetas de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Familia líder de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo avanzado de seguimiento de instrucciones, con datos y código de fuente abierta.

Qwen Turbo 1M Demo — Qwen Turbo 1M Demo es un espacio de Hugging Face proporcionado por Qwen.

Chat.com — Modelo de IA de diálogo interactivo que ofrece servicios de preguntas y respuestas y generación de texto.

aya-101 — Modelo de lenguaje generativo multilingüe

Meta-spirit-lm — Un modelo avanzado para el procesamiento del lenguaje natural.

LightRAG — Modelo generativo mejorado por búsqueda, simple y rápido

falcon-mamba-7b — Modelo de lenguaje causal de 7B parámetros de alto rendimiento