Moonlight

Moonlight est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, et offrant des performances exceptionnelles.

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Moonlight est un modèle d'expert mixte (MoE) de 16 milliards de paramètres, entraîné à l'aide de l'optimiseur Muon, démontrant d'excellentes performances lors d'entraînements à grande échelle. L'ajout d'une régularisation par poids et l'ajustement du taux de mise à jour des paramètres ont significativement amélioré l'efficacité et la stabilité de l'entraînement. Ce modèle surpasse les modèles existants sur plusieurs tests de référence, tout en réduisant considérablement la puissance de calcul nécessaire à son entraînement. L'implémentation open source de Moonlight et son modèle pré-entraîné offrent aux chercheurs et développeurs un outil puissant pour diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la génération de texte et la génération de code.

Entraînement de modèle efficace grâce à l'optimiseur Muon
Prise en charge de l'entraînement distribué à grande échelle
optimisation de la mémoire et de l'efficacité des communications
Performances exceptionnelles sur plusieurs tests de référence
tels que MMLU et BBH
Fourniture d'un modèle pré-entraîné et d'une version optimisée par instructions
pour une utilisation facile
Compatibilité avec la plateforme Hugging Face
facilitant le déploiement et l'inférence
Prise en charge de nombreuses tâches de traitement du langage naturel

Moonlight convient aux chercheurs et développeurs en traitement du langage naturel qui ont besoin d'un entraînement efficace et d'un modèle hautes performances
en particulier aux équipes préoccupées par l'efficacité du calcul et l'échelle du modèle. Il est également adapté aux applications d'entreprise nécessitant un déploiement et une inférence rapides
ainsi qu'aux recherches académiques intéressées par les modèles d'experts mixtes.

Utilisation du modèle Moonlight pour résoudre des problèmes mathématiques
comme l'inférence de '1+1=2
1+2='.
Déploiement du modèle Moonlight sur la plateforme Hugging Face pour des tâches de génération de texte.
Génération de dialogues multilingues basés sur la version optimisée par instructions de Moonlight.

1. Installez les dépendances nécessaires
notamment Python 3.10
PyTorch \u003e= 2.1.0 et transformers 4.48.2.
2. Téléchargez le modèle pré-entraîné depuis Hugging Face : `moonshotai/Moonlight-16B-A3B`.
3. Chargez le modèle et le tokeniseur à l'aide de la bibliothèque transformers.

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Moonlight — Moonlight est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, et offrant des performances exceptionnelles.

Productivité

•Traitement du langage naturel•Optimisation de modèle

Tencent-Hunyuan-Large — Modèle de grand expert mixte open source leader du secteur

Productivité

•Intelligence artificielle•Traitement du langage naturel

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Moonlight — Moonlight est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, et offrant des performances exceptionnelles.

Tencent-Hunyuan-Large — Modèle de grand expert mixte open source leader du secteur

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

pré-entraînement de modèles linguistiques récurrents — Code de pré-entraînement pour des modèles linguistiques récurrents profonds à grande échelle, capable de fonctionner sur 4096 GPU AMD.

RAG-FiT — RAG-FiT est une bibliothèque conçue pour améliorer la capacité des grands modèles de langage (LLM) à exploiter des informations externes, en affinant les modèles sur un ensemble de données spécialement créé pour l'augmentation RAG.

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

node-DeepResearch — Recherche et lecture continues de pages web jusqu'à ce que la réponse soit trouvée (ou jusqu'à épuisement du budget de jetons).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

Open R1 — Il s'agit d'un projet de reproduction d'un modèle DeepSeek-R1 entièrement open source, visant à aider les développeurs à reproduire et à construire des modèles basés sur R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

SpeechGPT 2.0 - version préliminaire — Premier système d'interaction en temps réel de niveau humain axé sur l'intelligence contextuelle, prenant en charge l'interaction vocale multi-émotionnelle et multi-stylistique.

Baichuan-M1-14B — Modèle linguistique large open source développé par Baichuan Intelligence, optimisé pour les scénarios médicaux, offrant des capacités générales et des performances exceptionnelles dans le domaine médical.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

YuLan-Mini — Un modèle linguistique léger et performant de 240 millions de paramètres

DeepSeek-V3 — Modèle linguistique Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres.

Q-RWKV-6 32B Instruct - Aperçu — Variante de modèle RWKV la plus puissante, surpassant plusieurs benchmarks en anglais.

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modèle de génération de texte anglais hautes performances

OLMo 2 7B — Modèle linguistique de grande taille (7 milliards de paramètres) améliorant les capacités de traitement du langage naturel.

Ai2 OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche de documents scientifiques

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM — Modèle de suivi d'instructions avancé, offrant un guide complet des techniques d'entraînement postérieur.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modèle phare d'une famille de modèles suivant les instructions, offrant des données, du code et des guides open source.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge diverses tâches

playwright-ai — Outil d'IA pour les tests Playwright utilisant l'API Anthropic

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modèle de suivi d'instructions avancé, offrant des données et du code open source.

llmc — Outil en ligne de commande d'inférence locale qui convertit les descriptions en langage naturel en commandes shell exécutables.

Tableau de connaissances — Outil open source simplifiant l'extraction et l'exploration de données structurées à partir de documents non structurés.