Sarvam AI, стартап из Бангалора, недавно представила революционную большую языковую модель (LLM) с 24 миллиардами параметров, тщательно разработанную для достижения превосходных результатов в индийских языках и решения сложных задач рассуждения, включая математику и программирование. Эта инновационная модель, получившая название Sarvam-M (где "M” означает Mistral), представляет собой значительный шаг вперед в области гибридных моделей с открытыми весами. Она опирается на фундамент Mistral Small, компактной, но удивительно мощной языковой модели с открытым исходным кодом, расширяя ее возможности за счет специализированных методов обучения и оптимизации.
Sarvam-M: Гибридный подход к языковому моделированию
Sarvam-M выделяется своим гибридным подходом, сочетающим в себе сильные стороны основы с открытым исходным кодом и собственные улучшения. Эта философия дизайна позволяет Sarvam AI использовать коллективные знания и поддержку сообщества, окружающие модель Mistral Small, одновременно адаптируя ее для удовлетворения конкретных потребностей индийского рынка. Архитектура и методологии обучения модели являются ключом к пониманию ее производительности и возможностей.
Обучение с учителем: Точность и достоверность
Чтобы повысить точность и достоверность модели, Sarvam AI использовала тщательный процесс обучения с учителем. Это включало обучение модели на тщательно отобранном наборе данных примеров, специально разработанных для улучшения ее производительности в различных задачах. Подвергая модель воздействию разнообразных сценариев и предоставляя ей четкие, маркированные данные, процесс обучения с учителем позволяет Sarvam-M изучать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, что приводит к более точным и надежным результатам.
Обучение с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями: Мастерство принятия решений
В дополнение к обучению с учителем, Sarvam AI включила обучение с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями, чтобы улучшить возможности модели по принятию решений. Этот метод включает в себя обучение модели на основе обратной связи, связанной с четкими, измеримыми целями, такими как правильное решение математической задачи. Вознаграждая модель за достижение этих целей, процесс обучения с подкреплением побуждает ее принимать более правильные решения и со временем оптимизировать свою производительность. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих сложных навыков рассуждения и решения проблем.
Оптимизировано для использования в режиме реального времени: Эффективность и оперативность
Признавая важность производительности в режиме реального времени, Sarvam AI тщательно оптимизировала Sarvam-M, чтобы она реагировала более эффективно и точно при генерации ответов, особенно во время использования в режиме реального времени. Это включало тонкую настройку архитектуры и алгоритмов модели, чтобы минимизировать задержку и максимизировать пропускную способность, гарантируя, что пользователи могут получать своевременные и релевантные ответы на свои запросы. Усилия по оптимизации были сосредоточены на снижении вычислительных накладных расходов и улучшении способности модели обрабатывать одновременные запросы, что делает ее подходящей для развертывания в средах с высоким спросом.
Эталонная производительность: Установление новых стандартов
Заявление Sarvam AI о том, что Sarvam-M устанавливает новый эталон для моделей своего размера в индийских языках и задачах по математике и программированию, подтверждается обширными эталонными данными. Стартап провел тщательные оценки производительности модели по различным стандартным эталонам, сравнивая ее результаты с результатами других современных моделей. Результаты этих оценок демонстрируют значительные улучшения, достигнутые Sarvam-M в нескольких ключевых областях.
Эталоны индийских языков: Средний прирост производительности на 20%
Согласно записи в блоге, опубликованной SarvamAI, Sarvam-M демонстрирует значительные улучшения по сравнению с базовой моделью, средний прирост производительности составляет 20% по эталонам индийских языков. Это существенное улучшение подчеркивает эффективность процесса обучения с учителем в улучшении понимания и генерации индийских языков моделью. Способность модели справляться с нюансами и сложностями этих языков имеет решающее значение для ее принятия и использования на индийском рынке. Конкретные эталоны, используемые для оценки производительности, включали такие задачи, как классификация текста, ответы на вопросы и машинный перевод, охватывающие широкий спектр лингвистических задач.
Математические задачи: Средний прирост производительности на 21,6%
В дополнение к индийским языкам, Sarvam-M также демонстрирует впечатляющие показатели в математических задачах со средним улучшением на 21,6%. Это значительное увеличение точности и способности решать задачи подчеркивает эффективность обучения с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями в улучшении возможностей рассуждения модели. Способность модели решать математические задачи имеет важное значение для ее применения в таких областях, как финансовое моделирование, научные исследования и анализ данных. Эталоны, используемые для оценки производительности в математических задачах, включали задачи из различных областей, таких как алгебра, исчисление и статистика. Модель оценивалась на ее способность не только давать правильные ответы, но и демонстрировать свой мыслительный процесс и обосновывать свои решения.
Тесты по программированию: Средний прирост производительности на 17,6%
Производительность Sarvam-M в тестах по программированию также заслуживает внимания, со средним приростом в 17,6%. Это улучшение отражает способность модели понимать и генерировать код на различных языках программирования, что делает ее ценным инструментом для разработчиков программного обеспечения и инженеров. Знание модели в области программирования имеет решающее значение для ее применения в таких областях, как генерация кода, обнаружение ошибок и автоматизированное тестирование. Эталоны, используемые для оценки производительности в тестах по программированию, включали такие задачи, как завершение кода, исправление кода и генерация кода из описаний на естественном языке. Модель оценивалась на ее способность генерировать синтаксически правильный и семантически значимый код, который соответствует заданным требованиям.
Комбинированные задачи: Исключительная производительность
Модель показывает еще лучшие результаты в задачах, сочетающих в себе индийские языки и математику, что иллюстрирует ее универсальность и способность справляться со сложными сценариями, требующими как лингвистических навыков, так и навыков рассуждения. Например, она достигла 86% улучшения в романизированной версии индийского языка эталона GSM-8K. Это замечательное улучшение подчеркивает способность модели использовать свои знания как индийских языков, так и математических концепций для решения сложных задач. Эталон GSM-8K - это широко используемый набор данных, который проверяет способность модели решать математические задачи для школьников, выраженные на естественном языке. Производительность модели в этом эталоне демонстрирует ее способность понимать формулировку задачи, определять релевантную информацию и применять соответствующие математические операции для получения правильного решения. 86% улучшение, достигнутое Sarvam-M, является свидетельством ее расширенных возможностей рассуждения и ее способности справляться со сложными, многогранными задачами.
Сравнение с другими моделями: Sarvam-M держится вровень
В записи в блоге Sarvam AI проводится сравнение Sarvam-M с другими выдающимися языковыми моделями, подчеркивая ее конкурентоспособную производительность. Этот сравнительный анализ дает ценную информацию о сильных и слабых сторонах модели, позволяя пользователям принимать обоснованные решения о ее пригодности для их конкретных потребностей. В записи в блоге подчеркивается тот факт, что Sarvam-M превосходит Llama-2 7B по большинству эталонов и сопоставима с более крупными плотными моделями, такими как Llama-3 70B, и моделями, такими как Gemma 27B, которые предварительно обучены на значительно большем количестве токенов. Эти сравнения подчеркивают эффективность методологии обучения Sarvam-M и ее способность достигать конкурентоспособной производительности при относительно меньшем размере параметров. Способность достигать сопоставимой производительности с меньшим количеством параметров приводит к снижению вычислительных затрат и увеличению скорости вывода, что делает Sarvam-M более практичным и доступным решением для многих пользователей.
Эталоны на основе английского языка: Есть куда расти
Несмотря на впечатляющие показатели в индийских языках и задачах рассуждения, Sarvam AI признает, что Sarvam-M все еще нуждается в улучшении в эталонах на основе английского языка, таких как MMLU. В этих эталонах Sarvam-M показывает примерно на 1 процентный пункт ниже, чем базовая модель. Это небольшое снижение производительности свидетельствует о том, что данные обучения модели могли быть смещены в сторону индийских языков и задач рассуждения, что привело к несколько более слабому пониманию английского языка. Тем не менее, Sarvam AI активно работает над решением этой проблемы, включив больше данных на английском языке в набор данных обучения модели и тонко настроив архитектуру модели, чтобы лучше справляться с задачами на основе английского языка. Компания стремится достичь паритета с другими современными моделями в эталонах английского языка, гарантируя, что Sarvam-M станет универсальной и конкурентоспособной в глобальном масштабе языковой моделью.
Универсальность и приложения: Широкий спектр возможностей
Sarvam-M создана для универсальности и разработана для поддержки широкого спектра приложений, включая разговорных агентов, перевод и образовательные инструменты. Ее способность понимать и генерировать индийские языки в сочетании с ее возможностями рассуждения делает ее ценным активом для предприятий и организаций, работающих на индийском рынке.
Разговорные агенты: Улучшение обслуживания клиентов
Sarvam-M можно использовать для питания разговорных агентов, которые могут взаимодействовать с клиентами на их родных языках, предоставляя персонализированное и эффективное обслуживание клиентов. Эти агенты могут выполнять широкий спектр задач, таких как ответы на часто задаваемые вопросы, предоставление информации о продуктах и разрешение жалоб клиентов. Предоставляя клиентам возможность общаться на предпочитаемом ими языке, Sarvam-M может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов. Разговорные агенты, работающие на Sarvam-M, могут быть развернуты на различных платформах, таких как веб-сайты, мобильные приложения и платформы обмена сообщениями, предоставляя клиентам беспрепятственный и удобный опыт общения.
Перевод: Разрушение языковых барьеров
Возможности перевода Sarvam-M можно использовать для разрушения языковых барьеров и облегчения общения между людьми, говорящими на разных языках. Модель может переводить текст и речь между английским языком и различными индийскими языками, позволяя предприятиям расширять свой охват на новые рынки, а отдельным лицам - общаться с людьми из разных культур. Службы перевода, работающие на Sarvam-M, могут быть интегрированы в различные приложения, такие как инструменты перевода документов, плагины для перевода веб-сайтов и приложения для перевода в реальном времени, предоставляя пользователям беспрепятственные и точные возможности перевода.
Образовательные инструменты: Персонализированный опыт обучения
Sarvam-M можно использовать для разработки образовательных инструментов, которые предоставляют персонализированный опыт обучения для учащихся всех возрастов. Модель может генерировать настраиваемые учебные материалы, предоставлять обратную связь по работе учащихся и отвечать на вопросы учащихся. Адаптируя опыт обучения к индивидуальным потребностям и стилю обучения каждого учащегося, Sarvam-M может улучшить вовлеченность учащихся и успеваемость. Образовательные инструменты, работающие на Sarvam-M, можно развертывать на различных платформах, таких как онлайн-платформы обучения, мобильные приложения и интерактивные учебники, предоставляя учащимся доступ к персонализированным учебным ресурсам в любое время и в любом месте.
Доступ и доступность: Расширение возможностей разработчиков
Sarvam AI сделала Sarvam-M легко доступной для разработчиков и исследователей, способствуя инновациям и сотрудничеству в рамках AI-сообщества. Модель доступна для скачивания на Hugging Face, популярной платформе для обмена и доступа к моделям AI с открытым исходным кодом. Разработчики также могут протестировать модель на игровой площадке Sarvam AI, веб-интерфейсе, который позволяет пользователям экспериментировать с возможностями модели и изучать ее потенциальные приложения. Кроме того, Sarvam AI предлагает API, которые позволяют разработчикам интегрировать Sarvam-M в свои собственные приложения и сервисы. Предоставляя легкий доступ к модели и связанным с ней инструментам, Sarvam AI расширяет возможности разработчиков для создания инновационных решений, которые используют возможности AI.
Планы на будущее: Создание суверенной AI-экосистемы в Индии
Sarvam AI планирует регулярно выпускать модели в рамках своих усилий по созданию суверенной AI-экосистемы в Индии. Эта модель является первой в этой серии вкладов. Компания стремится разрабатывать и внедрять технологии AI, которые соответствуют потребностям и ценностям индийского народа. Развивая сильную отечественную AI-индустрию, Sarvam AI стремится уменьшить зависимость Индии от иностранных технологий и способствовать экономическому росту и социальному развитию. Видение компании состоит в том, чтобы создать AI-экосистему, которая будет одновременно инновационной и инклюзивной, гарантируя, что все индийцы получат доступ к преимуществам AI.
В конце апреля правительство Индии выбрало Sarvam для создания суверенной LLM страны в рамках IndiaAI Mission, национальных усилий по укреплению отечественных возможностей в новых технологиях. Этот выбор подчеркивает уверенность правительства в способности Sarvam AI реализовать свое видение суверенной AI-экосистемы в Индии. IndiaAI Mission - это комплексная инициатива, которая направлена на содействие исследованиям и разработкам в области AI, стимулирование инноваций и предпринимательства и создание квалифицированной рабочей силы для поддержки AI-индустрии. Сотрудничая с Sarvam AI, правительство делает значительный шаг на пути к достижению своих целей и установлению Индии в качестве мирового лидера в области AI.