ਟੈਨਸੈਂਟ ਹੁਨਯੁਆਨ T1: ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਛਲਾਂਗ

ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਨਵਾਂ ਯੁੱਗ

Hunyuan T1 ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬੋਲਣਾ, ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ। Tencent ਨੇ Hunyuan T1 ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਲਕੀਅਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

Hunyuan T1 ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦੀ decoding performance ਹੈ। ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲੋਂ ਦੁੱਗਣੀ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਗਭਗ ਤਤਕਾਲ ਪਹਿਲੇ-ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ 60 ਤੋਂ 80 ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਦੀ ਬੋਲਣ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਤੀ ਲਾਭ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਿਰਫ਼ ਗਤੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Hunyuan T1 ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣ, ਵਿਆਪਕ ਕੋਡਬੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਟਰਨ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ

Hunyuan T1 ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਰਕ, ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਲਿਖਣ ਸ਼ੈਲੀ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਸੰਖੇਪਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਭਰਮ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿਆਪਕ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਖੇਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• Mathematics: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।
• Logical Reasoning: ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਹਾਤੇ ਤੋਂ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਤਾਰਕਿਕ ਭੁਲੇਖਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
• Science: ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਾਹਿਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।
• Coding: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ।

ਇਹ ਸੁਧਾਰ Hunyuan T1 ਨੂੰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ

Hunyuan T1 ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗ-ਮਿਆਰੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ‘ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਦੇ ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

MMLU-PRO ਡੇਟਾਸੈੱਟ ‘ਤੇ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਬੈਂਚਮਾਰਕ, Hunyuan T1 ਨੇ 87.2 ਦਾ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਇਸਨੂੰ OpenAI ਦੇ o1 (89.3) ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜੇ ਸਥਾਨ ‘ਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ OpenAI ਦੇ GPT 4.5 (86.1) ਅਤੇ DeepSeek ਦੇ R1 (84) ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੈ।

ਚੀਨੀ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਗਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਤਾਰਕਿਕ ਤਰਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ CEval, AIME, ਅਤੇ Zebra Logic) ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਜਨਤਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ, Hunyuan T1 ਨੇ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਸਦਾ ਤਾਰਕਿਕ ਤਰਕ ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ 93.1 ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ, ਜੋ ਉਪਰੋਕਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਗਿਆ।

ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ: Hunyuan Turbo S

Hunyuan T1 ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਇਸਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, Hunyuan Turbo S ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ Hybrid-Mamba-Transformer ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ Mamba ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਅਲਟਰਾ-ਲਾਰਜ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਰਵਾਇਤੀ Transformer ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੈ ਜੋ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਚਤੁਰਭੁਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, Mamba ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, Hunyuan Turbo S ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• Computational Complexity: ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਰਵਾਇਤੀ Transformer ਢਾਂਚਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਲਈ।
• KV-Cache Memory Usage: ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ Key-Value Cache (KV-Cache) ਦੇ ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Transformer ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
• Training and Reasoning Costs: ਘਟੀ ਹੋਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਲੋੜਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ

Hunyuan T1 ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਤਰਕ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਲੰਬੀ ਦੂਰੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। Hunyuan T1 ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• Context Preservation: ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਝ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
• Long-Distance Information Dependency: Hunyuan T1 ਕਿਸੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• Optimized for Long Sequences: ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ Mamba ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਦੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਸਪੀਡ ਵਿੱਚ 2x ਵਾਧਾ, ਸਮਾਨ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹਨਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।

ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵ

Hunyuan T1 ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, Tencent ਦੇ Hunyuan ਮਾਡਲ ਨੇ Chatbot Arena ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਗਲੋਬਲ ਟਾਪ 15 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਾਨ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।

ਕਈ ਹੋਰ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, Chatbot Arena ਅੰਤਮ-ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਗਿਆਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵੋਟ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਉੱਤਮ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਚੀਨੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Tencent Hunyuan ਮਾਡਲ ਨੇ ‘ਚੀਨੀ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਈਵੈਲੂਏਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸੁਪਰ CLUE ਮਾਰਚ ਰਿਪੋਰਟ’ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜਾ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਇਸਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਘਰੇਲੂ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।

ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ

ਕੀਮਤ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:

• ਇਨਪੁਟ ਕੀਮਤ: 1 ਯੂਆਨ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ।
• ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੀਮਤ: 4 ਯੂਆਨ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ।

Hunyuan Turbo S ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ

Hunyuan Turbo S ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ Transformer ਅਤੇ Mamba ਮਾਡਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਆਓ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ:

Transformer ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ:

Transformer ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਜੋ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੇਪਰ ‘Attention is All You Need’ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਨੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ self-attention mechanism ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

• Self-Attention: ਇਹ ਵਿਧੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਦੂਰੀ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਹਰੇਕ ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦ ਨਾਲ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• Multi-Head Attention: Transformer ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਈ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਿਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• Feed-Forward Networks: ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਫੀਡ-ਫਾਰਵਰਡ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
• Positional Encoding: ਕਿਉਂਕਿ Transformer ਸ਼ਬਦ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ, ਇਸ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, Transformer ਦੇ ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ O(n^2) ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ n ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਚਤੁਰਭੁਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

Mamba ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ:

Mamba ਇੱਕ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ ਜੋ Transformer ਦੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਲਈ। ਇਹ State Space Model (SSM) ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ।

• State Space Model (SSM): SSMs ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਲੁਕਵੇਂ ਰਾਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਰਾਜ ਪਿਛਲੇ ਰਾਜ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਇਨਪੁਟ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਦੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• Selective State Spaces: Mamba ਇੱਕ ਚੋਣ ਵਿਧੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੁਕਵੇਂ ਰਾਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਚੋਣਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• Hardware-Aware Algorithm: Mamba ਨੂੰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Mamba ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ O(n) ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਰੇਖਿਕ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਲਈ Transformer ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Hybrid-Mamba-Transformer:

Hunyuan Turbo S ਦੋਵਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ:

• Short-Range Dependencies: Transformer ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਛੋਟੀ-ਸੀਮਾ ਦੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ।
• Long-Range Dependencies: Mamba ਹਿੱਸਾ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਦੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• Hybrid Approach: ਦੋਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਪੂਰਕ ਬਣਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ Transformer ਅਤੇ Mamba ਦੀਆਂ ਬਦਲਵੀਂ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ Transformer ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ Mamba ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
• Lossless Application: ਇਹ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਮੂਲ ਸਮਰੱਥਾ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।

ਇਹ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ Hunyuan T1 ਨੂੰ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵੇ Tencent ਲਈ ਮਲਕੀਅਤ ਹਨ, ਪਰ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Transformer ਅਤੇ Mamba ਦੋਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ।