chinesische KI macht erhebliche Fortschritte und forderte führende Modelle wie GPT-4, Claude und Grok mit kostengünstigen Open-Source-Alternativen wie Deepseek-V3 und Qwen 2.5. Diese Modelle zeichnen sich aufgrund ihrer Effizienz, Zug?nglichkeit und starker Leistung aus. Viele arbeiten unter zul?ssigen kommerziellen Lizenzen und erweitern ihre Berufung auf Entwickler und Unternehmen.

Minimax-Text-01, die neueste Erg?nzung dieser Gruppe, setzt einen neuen Standard mit seiner beispiellosen 4-Millionen-Token-Kontextl?nge und übertrifft die typische 128K-256-K-Token-Grenze. Diese erweiterte Kontextf?higkeit in Kombination mit einer hybriden Aufmerksamkeitsarchitektur für Effizienz und einer Open-Source-Lizenz f?rdert Innovation ohne hohe Kosten.

Lassen Sie uns in die Funktionen von Minimax-Text-01 eintauchen:

Inhaltsverzeichnis

• Hybridarchitektur
• Mischungsmischung (MOE) Strategie
• Trainings- und Skalierungsstrategien
• Optimierung nach dem Training
• Key Innovations
• Kern akademische Benchmarks
  • Allgemeine Aufgaben Benchmarks
  • Begründung Aufgaben Benchmarks
  • Mathematik- und Codierungsaufgaben Benchmarks
• Erste Schritte mit Minimax-text-01
• Wichtige Links
• Schlussfolgerung

Hybridarchitektur

minimax-text-01 gleicht Effizienz und Leistung geschickt aus, indem sie die Aufmerksamkeit der Blitze, die Aufmerksamkeit von Softmax und die Expertenmischung (MOE) integrieren.

• 7/8 Lineare Aufmerksamkeit (Blitzaufmerksamkeit-2): Dieser lineare Aufmerksamkeitsmechanismus reduziert drastisch die Rechenkomplexit?t von O (n2d) auf O (d2n), ideal für die langkontexte Verarbeitung. Es verwendet die SILU -Aktivierung für die Eingangstransformation, Matrixoperationen zur Berechnung der Aufmerksamkeitsbewertung sowie RMSNorm und Sigmoid zur Normalisierung und Skalierung.
• 1/8 Softmax Aufmerksamkeit: Ein traditioneller Aufmerksamkeitsmechanismus, der Seil (Rotationsposition einbettet) in die halbe Aufmerksamkeitskopfdimension, die L?nge extrapoliert, ohne die Leistung zu beeintr?chtigen.

Mischungsmischung (MOE) Strategie

• Token -Drop -Strategie: verwendet einen Hilfsverlust, um die ausgewogene Token -Verteilung über Experten hinweg aufrechtzuerhalten, im Gegensatz zu Deepseeks Tropfenansatz.
• Globaler Router: optimiert Token -Allokation für die Verteilung der Arbeitsbelastung zwischen Expertengruppen.
• Top-K-Routing: W?hlt die Top-2-Experten pro Token aus (im Vergleich zu Deepseeks Top-8 1-Shared Expert).
• Expertenkonfiguration: verwendet 32 ??Experten (gegen Deepseeks 256 1 geteilt) mit einer versteckten Expertendimension von 9216 (gegen Deepseeks 2048). Die gesamten aktivierten Parameter pro Schicht bleiben die gleichen wie Deepseek (18.432).

Trainings- und Skalierungsstrategien

• Schulungsinfrastruktur: nutzte ungef?hr 2000 H100 -GPUs unter Verwendung fortgeschrittener Parallelismus -Techniken wie Experten -Tensor -Parallelit?t (ETP) und linearer Aufmerksamkeitssequenz Parallelism Plus (LASP). Optimiert für die 8-Bit-Quantisierung für eine effiziente Inferenz auf 8x80 GB H100-Knoten.
• Trainingsdaten: trainiert auf rund 12 Billionen Token mit einem WSD-?hnlichen Lernrate-Zeitplan. Die Daten umfassten eine Mischung aus hoch- und minderwertigen Quellen mit globaler Deduplizierung und 4x-Wiederholung für hochwertige Daten.
• Langkontext-Training: Ein dreiphasiertes Ansatz: Phase 1 (128K-Kontext), Phase 2 (512K-Kontext) und Phase 3 (1M-Kontext) unter Verwendung der linearen Interpolation zur Verwaltung der Verteilungsverschiebungen w?hrend der Kontextl?nge.

• iterative Feinabstimmung: Zyklen der beaufsichtigten Feinabstimmung (SFT) und Verst?rkungslernen (RL), die Offline-DPO und Online-Grpo zur Ausrichtung verwendet.
• Langkontext Feinabstimmung: Ein phasenvertretender Ansatz: Kurzkontext SFT → Langkontext SFT → Kurzkontext RL → Long-Context RL, entscheidend für die überlegene Langkontextleistung.

• Deepnorm: Eine Architektur nach der Norm, die die Skalierung und die Trainingsstabilit?t der verbleibenden Verbindung verbessert.
• Stapelgr??e Aufw?rmen: erh?ht die Stapelgr??e nach und nach von 16 m auf 128 m Token für eine optimale Trainingsdynamik.
• Effiziente Parallelit?t: nutzt die Aufmerksamkeit von Ring, um den Speicheraufwand für lange Sequenzen und die Polsteroptimierung zu minimieren, um die Verschwendung zu reduzieren.

(Tabellen, die Benchmark -Ergebnisse für allgemeine Aufgaben, Argumentationsaufgaben und Mathematik- und Codierungsaufgaben enthalten, sind hier enthalten, die die Tabellen der ursprünglichen Eingabe spiegeln.)

(zus?tzliche Bewertungsparameter verbleiben)

Erste Schritte mit Minimax-text-01

(Code-Beispiel für die Verwendung von Minimax-Text-01 mit umarmenden Gesichtstransformatoren bleibt gleich.)

Wichtige Links

• chatbot
• Online -API
• Dokumentation

Schlussfolgerung

minimax-text-01 zeigt beeindruckende F?higkeiten und erzielte eine modernste Leistung bei langen Kontext- und allgemeinen Aufgaben. W?hrend Verbesserungsbereiche existieren, machen seine Open-Source-Natur, die Kosteneffizienz und die innovative Architektur es zu einem bedeutenden Akteur im KI-Bereich. Es ist besonders für speicherintensive und komplexe Argumentationsanwendungen geeignet, obwohl eine weitere Verfeinerung der Codierungsaufgaben von Vorteil sein kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von4m Token? Minimax-text-01 übertrifft Deepseek v3. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!