Sarvam AI, стартираща компания от Бенгалуру, наскоро пусна новаторски голям езиков модел (LLM) с 24 милиарда параметри, щателно създаден да превъзхожда индийските езици и да се справя със сложни задачи за разсъждение, включително математика и програмиране. Този иновативен модел, кръстен Sarvam-M (с "M", обозначаващо Mistral), представлява значителен напредък в областта на хибридните модели с отворени тегла. Той надгражда основата на Mistral Small, компактен, но забележително мощен езиков модел с отворен код, като подобрява възможностите му чрез специализирано обучение и техники за оптимизация.
Sarvam-M: Хибриден подход към езиковото моделиране
Sarvam-M се откроява със своя хибриден подход, който съчетава силните страни на основа с отворен код със собствени подобрения. Тази философия на дизайна позволява на Sarvam AI да използва колективните знания и подкрепата на общността около модела Mistral Small, като същевременно го приспособява да отговори на специфичните нужди на индийския пазар. Архитектурата и методологиите за обучение на модела са ключови за разбирането на неговата производителност и възможности.
Обучено фино настройване: Прецизност и точност
За да повиши точността и прецизността на модела, Sarvam AI използва щателен процес на надзиравано фино настройване. Това включва обучение на модела върху внимателно подбран набор от данни от примери, специално проектирани да подобрят неговата производителност при различни задачи. Като излага модела на разнообразна гама от сценарии и му предоставя ясни, етикетирани данни, процесът на надзиравано фино настройване позволява на Sarvam-M да научи сложни модели и взаимоотношения в данните, което води до по-точни и надеждни резултати.
Обучение с подсилване с проверими награди: Умения за вземане на решения
В допълнение към надзираваното фино настройване, Sarvam AI включи учене с подсилване с проверими награди, за да подобри възможностите на модела за вземане на решения. Тази техника включва обучение на модела да се учи от обратна връзка, обвързана с ясни, измерими цели, като например правилно решаване на математически проблем. Като възнаграждава модела за постигането на тези цели, процесът на подсилващо обучение го насърчава да взема по-добри решения и да оптимизира производителността си с течение на времето. Този подход е особено ефективен за задачи, които изискват сложни разсъждения и умения за решаване на проблеми.
Оптимизирано за използване в реално време: Ефективност и отзивчивост
Признавайки важността на производителността в реално време, Sarvam AI щателно оптимизира Sarvam-M да реагира по-ефективно и точно при генериране на отговори, особено по време на употреба в реално време. Това включва фино настройване на архитектурата и алгоритмите на модела, за да се минимизира латентността и да се максимизира пропускателната способност, като се гарантира, че потребителите могат да получават навременни и подходящи отговори на своите заявки. Усилията за оптимизация са фокусирани върху намаляване на изчислителните разходи и подобряване на способността на модела да обработва едновременни заявки, което го прави подходящ за внедряване в среди с високо търсене.
Сравнителен анализ на производителността: Определяне на нови стандарти
Твърдението на Sarvam AI, че Sarvam-M поставя нов еталон за модели от този размер в индийски езици и математически и програмни задачи, се подкрепя от обширни данни за сравнителен анализ. Стартъпът проведе строги оценки на представянето на модела върху различни стандартни бенчмаркове, сравнявайки резултатите му с тези на други най-съвременни модели. Резултатите от тези оценки показват значителните подобрения, постигнати от Sarvam-M в няколко ключови области.
Бенчмаркове за индийски език: 20% Средно увеличение на производителността
Според публикацията в блога, публикувана от SarvamAI, Sarvam-M показва големи подобрения спрямо основния модел, със средно увеличение на производителността от 20% на бенчмарковете за индийски език. Това съществено подобрение подчертава ефективността на процеса на надзиравано фино настройване за подобряване на разбирането и генерирането на индийски езици от модела. Способността на модела да се справя с нюансите и сложността на тези езици е от решаващо значение за приемането и използването му на индийския пазар. Специфичните бенчмаркове, използвани за оценка на производителността, включват задачи като класификация на текста, отговор на въпроси и машинен превод, обхващащи разнообразна гама от лингвистични предизвикателства.
Математически задачи: 21,6% Средно увеличение на производителността
В допълнение към индийските езици, Sarvam-M също демонстрира впечатляващи подобрения в производителността при математически задачи, със средно подобрение от 21,6%. Това значително увеличение на точността и способността за решаване на проблеми подчертава ефективността на обучението с подсилване с проверима техника за награди за подобряване на способностите за разсъждение на модела. Способността на модела да решава математически проблеми е от съществено значение за прилагането му в области като финансово моделиране, научни изследвания и анализ на данни. Бенчмарковете, използвани за оценка на представянето на математически задачи, включват проблеми от различни области, като алгебра, смятане и статистика. Моделът беше оценен за способността си не само да дава верни отговори, но и да демонстрира процеса си на разсъждение и да оправдава своите решения.
Програмни тестове: 17,6% Средно увеличение на производителността
Представянето на Sarvam-M на програмиращи тестове е еднакво забележително, със средно увеличение от 17,6%. Това подобрение отразява способността на модела да разбира и генерира код на различни езици за програмиране, което го прави ценен инструмент за разработчици и инженери на софтуер. Владеенето на програмиране на модела е от решаващо значение за прилагането му в области като генериране на код, откриване на грешки и автоматизирано тестване. Бенчмарковете, използвани за оценка на производителността на програмиращи тестове, включват задачи като завършване на код, поправка на код и генериране на код от описания на естествен език. Моделът беше оценен за способността си да генерира синтактично правилен и семантично смислен код, който отговаря на дадените изисквания.
Комбинирани задачи: Изключителна производителност
Моделът се представя дори по-добре при задачи, които комбинират индийски езици и математика, илюстрирайки неговата гъвкавост и способност да се справя със сложни сценарии, които изискват както езикови, така и разсъдителни умения. Например, той постигна 86% подобрение във романизирана версия на индийския език на бенчмарка GSM-8K. Това забележително подобрение подчертава способността на модела да използва познанията си както за индийските езици, така и за математическите концепции за решаване на трудни проблеми. GSM-8K е широко използван набор от данни, който тества способността на модела да решава математически проблеми от началното училище, изразени на естествен език. Представянето на модела на този бенчмарк демонстрира способността му да разбира условната задача, да идентифицира съответната информация и да прилага подходящите математически операции, за да стигне до правилното решение. 86% подобрение, постигнато от Sarvam-M, е доказателство за неговите усъвършенствани способности за разсъждение и способността му да се справя със сложни, многостранни задачи.
Сравнение с други модели: Sarvam-M се справя добре
Публикацията в блога на Sarvam AI прави сравнения между Sarvam-M и други видни езикови модели, като подчертава конкурентната му производителност. Този сравнителен анализ предоставя ценна информация за силните и слабите страни на модела, позволявайки на потребителите да вземат информирани решения относно неговата пригодност за техните специфични нужди. Публикацията в блога подчертава факта, че Sarvam-M превъзхожда Llama-2 7B на повечето бенчмаркове и е сравним с по-големи модели като Llama-3 70B, и модели като Gemma 27B, които са предварително обучени на значително повече токени. Тези сравнения подчертават ефективността на методологията за обучение на Sarvam-M и способността му да постига конкурентна производителност с относително по-малък размер на параметъра. Способността да се постигне сравнима производителност с по-малко параметри се превръща в по-ниски изчислителни разходи и по-бързи скорости на извод, което прави Sarvam-M по-практично и достъпно решение за много потребители.
Бенчмаркове за английски език, базирани на знания: Пространство за подобрение
Въпреки впечатляващата си производителност на индийски езици и задачи за разсъждение, Sarvam AI признава, че Sarvam-M все още се нуждае от подобрение в бенчмардовете за английски език, базирани на знания, като MMLU. В тези бенчмаркове Sarvam-M се представя с около 1 процентен пункт по-ниско от основния модел. Този лек спад в производителността предполага, че данните за обучение на модела може да са били пристрастни към индийските езици и задачи за разсъждение, което води до малко по-слабо разбиране на английския език. Въпреки това, Sarvam AI активно работи за справяне с този проблем, като включва повече данни за английския език в набора за обучение на модела и като фино настройва архитектурата на модела, за да се справя по-добре със задачи, базирани на знания по английски език. Компанията се ангажира да постигне паритет с други най-съвременни модели на бенчмарковете за английски език, като гарантира, че Sarvam-M е гъвкав и глобално конкурентен езиков модел.
Гъвкавост и приложения: Широка гама от възможности
Sarvam-M е създаден за гъвкавост и е проектиран да поддържа широка гама от приложения, включително разговори, превод и образователни инструменти. Способността му да разбира и генерира индийски езици, съчетана с неговите способности за разсъждение, го прави ценен актив за бизнеса и организациите, работещи на индийския пазар.
Разговорни агенти: Подобряване на обслужването на клиенти
Sarvam-M може да се използва за захранване на разговорни агенти, които могат да взаимодействат с клиенти на техните родни езици, осигурявайки персонализирано и ефикасно обслужване на клиенти. Тези агенти могат да се справят с широк спектър от задачи, като например отговаряне на често задавани въпроси, предоставяне на информация за продукти и разрешаване на жалби на клиенти. Като позволява на клиентите да комуникират на предпочитания от тях език, Sarvam-M може да подобри удовлетвореността и лоялността на клиентите. Разговорните агенти, задвижвани от Sarvam-M, могат да бъдат внедрени на различни платформи, като уебсайтове, мобилни приложения и платформи за съобщения, предоставяйки на клиентите безпроблемно и удобно комуникационно изживяване.
Превод: Премахване на езиковите бариери
Възможностите за превод на Sarvam-M могат да се използват за премахване на езиковите бариери и улесняване на комуникацията между хора, които говорят различни езици. Моделът може да превежда текст и реч между английски и различни индийски езици, позволявайки на бизнеса да разшири обхвата си на нови пазари и на хората да се свързват с хора от различни култури. Преводаческите услуги, задвижвани от Sarvam-M, могат да бъдат интегрирани в различни приложения, като инструменти за превод на документи, плъгини за превод на уебсайтове и приложения за превод в реално време, предоставяйки на потребителите безпроблемни и точни преводачески възможности.
Образователни инструменти: Персонализирани учебни преживявания
Sarvam-M може да се използва за разработване на образователни инструменти, които предоставят персонализирани учебни преживявания за ученици от всички възрасти. Моделът може да генерира персонализирани учебни материали, да предоставя обратна връзка за работата на учениците и да отговаря на въпросите на учениците. Като приспособява учебния опит към индивидуалните нужди и стил на учене на всеки ученик, Sarvam-M може да подобри ангажираността на учениците и академичните постижения. Образователните инструменти, задвижвани от Sarvam-M, могат да бъдат внедрени на различни платформи, като онлайн платформи за обучение, мобилни приложения и интерактивни учебници, предоставяйки на учениците достъп до персонализирани учебни ресурси по всяко време и навсякъде.
Достъп и наличност: Овластяване на разработчиците
Sarvam AI направи Sarvam-M лесно достъпен за разработчици и изследователи, насърчавайки иновациите и сътрудничеството в рамките на AI общността. Моделът е достъпен за изтегляне в Hugging Face, популярна платформа за споделяне и достъп до AI модели с отворен код. Разработчиците могат също да тестват модела в игралната площадка на Sarvam AI, уеб-базиран интерфейс, който позволява на потребителите да експериментират с възможностите на модела и да изследват неговите потенциални приложения. В допълнение, Sarvam AI предлага API, които позволяват на разработчиците да интегрират Sarvam-M в своите собствени приложения и услуги. Като осигурява лесен достъп до модела и свързаните с него инструменти, Sarvam AI дава възможност на разработчиците да изграждат иновативни решения, които използват силата на AI.
Бъдещи планове: Изграждане на суверенна AI екосистема в Индия
Sarvam AI планира да пуска модели редовно като част от усилията си да изгради суверенна AI екосистема в Индия. Този модел е първият в тази поредица от приноси. Компанията се ангажира да разработва и внедрява AI технологии, които са в съответствие с нуждите и ценностите на индийския народ. Като насърчава силна местна AI индустрия, Sarvam AI има за цел да намали зависимостта на Индия от чуждестранни технологии и да насърчи икономическия растеж и социалното развитие. Визията на компанията е да създаде AI екосистема, която е едновременно иновативна и приобщаваща, гарантирайки, че всички индийци имат достъп до ползите от AI.
В края на април индийското правителство избра Sarvam да изгради суверенния LLM на страната като част от IndiaAI Mission, национално усилие за укрепване на местните възможности в нововъзникващите технологии. Този избор подчертава увереността на правителството в способността на Sarvam AI да реализира визията си за суверенна AI екосистема в Индия. IndiaAI Mission е всеобхватна инициатива, която има за цел да насърчи научните изследвания и разработки в AI, да насърчи иновациите и предприемачеството и да създаде квалифицирана работна сила в подкрепа на AI индустрията. Като си партнира със Sarvam AI, правителството предприема значителна стъпка към постигане на своите цели и утвърждаване на Индия като световен лидер в AI.