Einführung in dots.llm1
dots.llm1 ist das erste große Sprachmodell von Little Rednote, das die Mixed Expertise (MoE) Architektur nutzt. Das Modell wird auf der Hugging Face-Plattform gehostet und vom rednote-hilab-Team entwickelt.
Wesentliche Merkmale
- ParameterskalaDie Methode hat 142 Milliarden Parameter, aber nur 14 Milliarden Parameter werden während der Inferenz aktiviert, was die Rechenkosten erheblich reduziert.
- TrainingsdatenTrainiert mit 11,2 Billionen nicht-synthetischer, hochwertiger Korpusse, die die Qualität der Ausgabe garantieren
- LeistungDurchschnittliche Punktzahl von 91,3 im chinesischen Test, besser als mehrere gängige Open-Source-Modelle
- kontextuelle UnterstützungExtrem lange Kontextverarbeitungskapazität von 32.768 Token unterstützt
- Flexibilität bei der BereitstellungBietet mehrere Bereitstellungsoptionen, einschließlich Docker und vLLM
Anwendbare Szenarien
dots.llm1 eignet sich besonders für Aufgaben wie Textgenerierung, Dialogsysteme und die Erstellung von Inhalten und zeichnet sich durch die Verarbeitung der chinesischen Sprache aus.
Diese Antwort stammt aus dem Artikeldots.llm1: das erste große MoE-Sprachmodell, das von Little Red Book zur Verfügung gestellt wirdDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was ist dots.llm1 und was sind seine Hauptmerkmale?
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