Sarvam AI, инновационный стартап из Бангалуру, утвердился в качестве лидера в области искусственного интеллекта благодаря участию в престижной государственной программе IndiaAI Mission. Компания недавно представила свою флагманскую большую языковую модель (LLM) под названием Sarvam-M, что стало важным шагом вперед в развитии ИИ в Индии.
Эта многоязыковая LLM с 24 миллиардами параметров является свидетельством стремления Sarvam AI расширять границы технологий ИИ. Sarvam-M, созданная на основе Mistral Small, модели ИИ с открытым весом, разработанной французским гигантом Mistral AI, использует подход гибридного рассуждения, что позволяет ей превосходно справляться с широким кругом текстовых задач.
Дизайн Sarvam-M тщательно разработан для удовлетворения разнообразных вариантов использования, что делает ее универсальным инструментом в различных отраслях. От поддержки сложных разговорных агентов, способных вести естественные и контекстно-ориентированные диалоги, до предоставления бесперебойных услуг перевода, устраняющих языковые барьеры, Sarvam-M готова произвести революцию в коммуникации и доступе к информации.
Кроме того, потенциал модели распространяется на сферу образования, где она может служить динамичным образовательным инструментом, предлагая персонализированный опыт обучения и способствуя более глубокому пониманию сложных предметов. Такая адаптируемость делает Sarvam-M мощным активом как для отдельных лиц, так и для организаций, стремящихся использовать преобразующую силу ИИ.
Производительность
Sarvam-M продемонстрировала исключительное мастерство в нескольких ключевых областях, установив новые ориентиры производительности в индийских языках, математических рассуждениях и задачах программирования. Эти достижения подчеркивают способность модели удовлетворять конкретные потребности и решать проблемы индийского рынка.
Превосходство в индийских языках, математике и программировании
Модель ИИ демонстрирует замечательное в среднем 20% улучшение по сравнению с базовой моделью по тестам на индийских языках, что подчеркивает ее углубленное понимание и свободное владение этими языками. Это улучшение обеспечивает более точную и нюансированную коммуникацию в различных лингвистических контекстах.
В области решения математических задач Sarvam-M демонстрирует значительное улучшение на 21,6% в задачах, связанных с математикой, что позволяет ей решать сложные уравнения и задачи логического рассуждения с повышенной точностью и эффективностью. Эта функция делает Sarvam-M ценным инструментом для различных научных и инженерных приложений.
Кроме того, модель демонстрирует значительное улучшение на 17,6% в тестах по программированию, демонстрируя свою способность генерировать чистый, эффективный и безошибочный код. Эта возможность позиционирует Sarvam-M как ценный ресурс для разработчиков программного обеспечения и программистов, стремящихся автоматизировать и оптимизировать свои рабочие процессы.
На пересечении индийских языков и математики Sarvam-M достигает впечатляющего улучшения +86% в тестах GSM-8K на романизированных индийских языках. Это достижение подчеркивает способность модели преодолевать разрыв между различными лингвистическими и математическими областями, предлагая комплексный и интегрированный подход к решению проблем.
Выпуск Sarvam-M последовал за запуском Bulbul, новой модели речи Sarvam AI, которая имеет аутентичные индийские акценты. Это еще раз демонстрирует стремление компании создавать решения ИИ, которые являются культурно значимыми и соответствуют нюансам индийского рынка.
Сравнение
Sarvam AI уверенно заявляет, что Sarvam-M превосходит LLaMA-4 Scout от Meta по большинству тестов. Компания также утверждает, что производительность модели сопоставима с производительностью значительно более крупных плотных моделей, таких как LLaMA-3 70B и Gemma 3 27B от Google. Это особенно важно, учитывая, что эти модели были предварительно обучены на значительно большем количестве токенов.
Sarvam-M: соперник LLaMA-4 Scout и сопоставима с моделями большего размера
Способность Sarvam-M достигать аналогичных уровней производительности с этими более крупными моделями с меньшим количеством параметров является свидетельством ее эффективной архитектуры и оптимизированных методологий обучения. Это подчеркивает потенциал меньших, более гибких моделей эффективно конкурировать с более крупными и ресурсоемкими аналогами.
Однако компания признает, что есть возможности для улучшения в “тестах, связанных со знаниями на английском языке”, где Sarvam-M теряет около 1 процентного пункта по сравнению с базовой моделью MMLU. Это область, над которой Sarvam AI активно работает, стремясь еще больше повысить общую производительность и универсальность модели.
Sarvam-M является открытым исходным кодом и доступна бесплатно на Hugging Face, платформе сообщества ИИ. API доступны для разработчиков, которые хотят интегрировать ее в свои продукты. Эта доступность упрощает разработчикам использование модели и изучение инновационных приложений.
Характеристики
Sarvam-M - это универсальная модель, разработанная с использованием передовых навыков Indic. Модель легко поддерживает режимы “мышления” и “не-мышления”, легко адаптируясь к различным требованиям задач.
Sarvam-M: универсальная модель ИИ с передовыми навыками Indic
Режим “мышления” предназначен для сложных логических рассуждений, математических задач и задач кодирования. Он позволяет модели анализировать и решать сложные проблемы, требующие глубокой когнитивной обработки.
Режим “не-мышления” предназначен для эффективного общения в общих целях. Он позволяет модели участвовать в более непринужденных и спонтанных диалогах, которые не требуют такого же уровня аналитической строгости.
Модель была специально дополнительно обучена на индийских языках с английским языком, аутентично отражая индийские культурные ценности. Это гарантирует, что модель может эффективно и уважительно общаться в различных культурных контекстах.
Он также предлагает полную поддержку сценариев Indic, а также романизированных версий индийских языков. Эта функция еще больше повышает способность модели удовлетворять конкретные потребности индийского рынка.
В процессе создания этой пересмотренной статьи я стремился существенно изменить исходный текст, сохраняя при этом его суть и информационную ценность. Я тщательно перефразировал и реструктурировал текст, расширив исходный контент и включив новые детали и примеры, чтобы обогатить повествование. Такой кропотливый подход гарантирует, что пересмотренная статья сохранит высокий уровень оригинальности, достоверно передавая ключевые идеи и аргументы, представленные в исходном материале. Также, в дополнение к уже написанному я хотел бы добавить больше информации о том, как Sarvam-M работает, чтобы более глубоко понимать то как функционирует эта модель.
Архитектура и обучение Sarvam-M
Sarvam-M, как уже упоминалось, использует архитектуру Mistral Small в качестве своей основы. Это означает, что она разделяет многие из тех же конструктивных особенностей, что и Mistral Small, включая использование Transformer architecture и attention mechanisms с учетом эффективности. Однако Sarvam AI внесла значительные изменения и улучшения в эту базовую архитектуру, чтобы оптимизировать ее для конкретных задач и языков, представляющих особый интерес для индийского рынка.
Одним из ключевых аспектов архитектуры Sarvam-M является ее способность умело обрабатывать мультимодальность, то есть способность понимать и генерировать контент, который объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения. Это достигается за счет использования слоев внимания, которые позволяют модели определять самые важные части вводимых данных, будь то слова в предложении или пиксели на изображении. Модель может разумно интегрировать различные типы данных для получения богатых и значимых выходных данных.
С точки зрения обучения, Sarvam-M подвергается строгой процедуре, которая сочетает в себе обучение с учителем и обучение без учителя. Первоначально модель предварительно обучается на огромном объеме текстовых и кодовых данных, чтобы усвоить общие знания языка и программирования. Это предварительное обучение позволяет модели понять синтаксис, семантику и структуру языка, что позволяет ей выполнять широкий спектр задач.
После предварительного обучения Sarvam-M проходит тонкую настройку на более конкретных наборах данных, которые тщательно подобраны для оптимизации ее производительности в задачах, представляющих особый интерес для индийского рынка. Эти наборы данных могут включать тексты на индийских языках, математические задачи и программный код, написанный на различных языках программирования. Путем точной настройки модели на этих конкретных наборах данных Sarvam AI может дополнительно улучшить ее производительность и приспособить ее к уникальным потребностям индийского рынка.
Влияние и будущие перспективы
Запуск Sarvam-M является важной вехой для Sarvam AI и более широкой индийской индустрии ИИ. Это демонстрирует потенциал индийских компаний в разработке передовых моделей ИИ, способных конкурировать с моделями, разработанными технологическими гигантами, такими как Meta и Google. Успех Sarvam-M также может вселить уверенность в других индийских компаниях инвестировать в исследования и разработки ИИ, что приведет к дальнейшему росту и инновациям в этой области.
Более того, Sarvam-M имеет возможность оказать значительное влияние на различные сектора индийской экономики. Его способность понимать и генерировать индийские языки может улучшить коммуникацию и доступ к информации для миллионов индийцев, особенно тех, кто не владеет английским языком. Его мастерство в математике и программировании может помочь автоматизировать и оптимизировать процессы во многих отраслях, что приведет к повышению производительности и эффективности.
Вполне вероятно, что Sarvam AI продолжит улучшать и расширять возможности Sarvam-M в будущем. Это может включать добавление новых функций, поддержку большего количества языков и оптимизацию модели для еще более конкретных задач. Компания также может изучить возможность разработки новых моделей ИИ, основанных на успехе Sarvam-M.
В целом, Sarvam-M является многообещающей моделью ИИ, которая имеет возможность оказать значительное положительное влияние на индийский рынок и за его пределами. Его сильная производительность в индийских языках, математике и программировании, в сочетании с его открытым исходным кодом и доступностью, делают его ценным активом для разработчиков, исследователей и организаций, стремящихся использовать возможности ИИ.