SK Telecom (SKT) незаметно представила свою большую языковую модель (LLM), известную как ‘A.X 4.0’. Эта модель была тщательно разработана путем интеграции обучения корейскому языку в структуру с открытым исходным кодом. SKT объявила о своем намерении вскоре выпустить модель типа вывода, а предварительная версия под названием AOTX 4.1 запланирована к выпуску в конце мая.
23 апреля из телекоммуникационного сектора поступило сообщение о том, что SKT запустила AOTX 4.0 30 апреля, сделав ее доступной на GitHub, широко используемой платформе для разработки программного обеспечения. Более подробная информация о производительности предстоящей модели вывода, предварительной версии AOTX 4.1, также была сообщена заранее.
AOTX 4.0 представляет собой кульминацию усилий, о которых генеральный директор SKT Ю Ён Сан намекнул ранее в прошлом месяце, заявив, что разработка близится к завершению. После этого модель была доработана в течение месяца и в настоящее время находится в процессе интеграции в корпоративные сервисы.
В основе этой модели лежит Qwen 2.5 от Alibaba, ведущая LLM с открытым исходным кодом из Китая. AOTX 4.0 поставляется в двух версиях: стандартная модель с 72 миллиардами параметров и более легкий вариант с 7 миллиардами параметров.
Разработка и оптимизация для корейского языка
SKT подчеркнула, что они разработали модель, обеспечивающую оптимизированную производительность в корейском контексте. Это было достигнуто путем включения обширных корейских данных в Qwen 2.5 в течение первого квартала. Чтобы повысить способность модели эффективно обрабатывать корейскую информацию, был реализован специализированный корейский токенизатор.
Результаты тестов производительности, опубликованные SKT, показывают, что AOTX 4.0 достигла 78,3 балла в тесте KMMLU. Этот тест служит для оценки понимания моделью экспертных знаний корейского языка. Примечательно, что AOTX 4.0 превзошла GPT-4o от OpenAI, которая набрала 72,5 балла, и Qwen 1.3 от Alibaba, которая набрала 70,6 балла.
AOTX 4.1 Preview: Модель типа вывода
Предварительная модель AOTX 4.1, запланированная к выпуску в конце мая, представляет собой модель вывода, которую SKT активно разрабатывает. Выпустив предварительную версию, SKT стремится вызвать интерес и оценить производительность модели перед официальным запуском.
SKT подчеркнула, что предварительная модель AOTX 4.1 демонстрирует уровни производительности, сопоставимые с моделью вывода DeepSeek, известной как ‘DeepSeek R1’. Эта модель привлекла значительное внимание в начале года.
Результаты тестов, сравнивающие предварительную версию AOTX 4.1 с DeepSeek R1, показывают, что AOTX 4.1 достигла аналогичного результата, несмотря на то, что она примерно в девять раз меньше DeepSeek R1.
Будущие улучшения и возможности
Заглядывая в будущее, SKT изложила свои планы для AOTX 4.1, заявив, что она улучшит возможности в решении математических задач и разработке кода. Дальнейшие улучшения будут сосредоточены на способностях кодирования и конкретном отраслевом опыте. SKT намерена разработать модель типа агента, которая может самостоятельно выполнять задачи и принимать обоснованные решения.
Глубокий анализ технических спецификаций и архитектуры
A.X 4.0 — это не просто очередная языковая модель; это тщательно разработанная система, спроектированная для оптимальной работы в корейской языковой среде. Чтобы в полной мере оценить ее возможности, необходимо изучить ее технические спецификации и архитектурные решения. Основа модели на Qwen 2.5 от Alibaba — это стратегическое решение, использующее надежную, всемирно признанную LLM в качестве отправной точки. Затем эта основа дополняется обширными корейскими данными, точно настраивая модель для нюансов и тонкостей корейского языка.
Двухвариантный подход — стандартная модель с 72 миллиардами параметров и легкая модель с 7 миллиардами параметров — позволяет SKT обслуживать широкий спектр приложений. Модель с 72 миллиардами параметров предназначена для задач, требующих высокой точности и глубокого понимания, а модель с 7 миллиардами параметров оптимизирована для эффективности и развертывания в средах с ограниченными ресурсами. Эта адаптируемость имеет решающее значение для реальных приложений, где вычислительные ресурсы могут значительно различаться.
Корейский токенизатор: ключевой дифференциатор
Одним из ключевых дифференциаторов A.X 4.0 является его специализированный корейский токенизатор. Токенизация — это процесс разбиения текста на более мелкие единицы (токены), которые модель может понимать и обрабатывать. Традиционные токенизаторы, часто обученные на английском или других языках на основе латиницы, могут быть не очень хорошо подходят для корейского языка из-за его уникальных лингвистических свойств, таких как его агглютинативная природа и сложная структура символов (хангыль).
Внедрив корейский токенизатор, SKT гарантирует, что A.X 4.0 сможет более эффективно обрабатывать корейский текст. Этот специализированный токенизатор предназначен для:
- Эффективной обработки хангыля: Точной обработки и представления корейских символов.
- Обработки агглютинации: Разложения сложных слов на составляющие их морфемы (значимые единицы).
- Улучшения контекстуального понимания: Более качественного отображения связей между словами в корейских предложениях.
Этот оптимизированный процесс токенизации напрямую приводит к улучшению производительности в таких задачах, как машинный перевод, сокращение текста и ответы на вопросы.
Тестирование A.X 4.0: превосходя ожидания
Результаты тестов производительности, опубликованные SKT, предоставляют убедительные доказательства возможностей A.X 4.0. KMMLU (Korean Massive Multitask Language Understanding) — это всесторонняя оценка способности модели понимать и рассуждать о широком спектре задач корейского языка. Результат 78,3 в тесте KMMLU ставит A.X 4.0 впереди GPT-4o от OpenAI (72,5) и Qwen 1.3 от Alibaba (70,6), демонстрируя ее превосходное понимание экспертных знаний корейского языка.
Эти результаты особенно примечательны, поскольку они подчеркивают способность A.X 4.0 не только обрабатывать корейский текст, но и понимать лежащий в основе контекст и значение. Это необходимо для задач, требующих глубокого рассуждения и знания корейской культуры и общества.
AOTX 4.1 Preview: Обещание вывода
Предстоящий выпуск предварительной модели AOTX 4.1 вызывает значительное волнение в отрасли. AOTX 4.1, как модель типа вывода, предназначена для достижения успеха в задачах, требующих рассуждений, дедукции и способности делать выводы из неполной или двусмысленной информации. Это имеет решающее значение для таких приложений, как:
- Принятие решений: Анализ данных и предоставление информации для поддержки обоснованных решений.
- Решение проблем: Выявление и устранение сложных проблем.
- Прогностическое моделирование: Прогнозирование будущих результатов на основе исторических данных и тенденций.
Заявление SKT о том, что AOTX 4.1 демонстрирует производительность, сопоставимую с моделью R1 от DeepSeek, несмотря на то, что она значительно меньше по размеру, является свидетельством ее эффективной архитектуры и оптимизированного процесса обучения. Это говорит о том, что AOTX 4.1 может обеспечивать высокую производительность при более низких вычислительных затратах, что делает ее более практичным решением для многих реальных приложений.
Видение SKT на будущее: модели типа агента
Заглядывая за пределы AOTX 4.1, SKT имеет амбициозные планы на будущее развитие своих языковых моделей. Видение компании включает в себя создание моделей типа агента, которые могут самостоятельно выполнять задачи и принимать рациональные решения. Это представляет собой значительный шаг к искусственному общему интеллекту (AGI), где машины могут выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человек.
Для достижения этой цели SKT намерена сосредоточиться на:
- Усилении возможностей кодирования: Предоставлении модели возможности создавать и понимать компьютерный код.
- Расширении конкретных отраслевых экспертных знаний: Обучении модели специализированным знаниям, относящимся к конкретным секторам, таким как финансы, здравоохранение и производство.
- Развитии навыков рассуждений и принятия решений: Предоставлении модели возможности анализировать информацию, оценивать варианты и выносить здравые суждения.
Разработка моделей типа агента может произвести революцию во многих отраслях, автоматизируя сложные задачи, повышая эффективность и создавая новые возможности для инноваций.
Конкурентная среда: позиция SKT
Выход SK Telecom в пространство LLM с A.X 4.0 позиционирует ее как значительного игрока на быстро развивающемся рынке. В глобальном масштабе такие компании, как OpenAI, Google и Meta, вкладывают значительные средства в разработку и развертывание больших языковых моделей. В Корее Naver и Kakao также являются ключевыми конкурентами.
Стратегия SKT, ориентированная на оптимизацию корейского языка и разработку специализированных моделей, может обеспечить конкурентное преимущество. Адаптируя свои модели к конкретным потребностям корейского рынка, SKT потенциально может превзойти общие LLM в задачах, требующих глубокого понимания корейского языка, культуры и общества.
Последствия для корейской экономики
Разработка и развертывание A.X 4.0 и других передовых языковых моделей могут иметь значительные последствия для корейской экономики. Эти технологии могут:
- Повысить производительность: Автоматизировать задачи, повысить эффективность и освободить человеческих работников для сосредоточения внимания на более творческой и стратегической деятельности.
- Стимулировать инновации: Обеспечить новые продукты, услуги и бизнес-модели.
- Повысить конкурентоспособность: Помочь корейским компаниям более эффективно конкурировать на мировом рынке.
Правительство Кореи активно продвигает разработку и внедрение технологий искусственного интеллекта, признавая их потенциал для стимулирования экономического роста и улучшения качества жизни. Инвестиции SK Telecom в LLM соответствуют этой национальной стратегии и могут способствовать превращению Кореи в лидера в области искусственного интеллекта.
Этические соображения
Как и в случае с любой мощной технологией, разработка и развертывание больших языковых моделей поднимают важные этические соображения. К ним относятся:
- Предвзятость и справедливость: Обеспечение того, чтобы модели обучались на разнообразных и репрезентативных наборах данных, чтобы избежать увековечивания предвзятости.
- Конфиденциальность и безопасность: Защита конфиденциальных данных и предотвращение злоупотребления моделями.
- Сокращение рабочих мест: Рассмотрение потенциального воздействия автоматизации на занятость.
- Дезинформация и манипуляции: Предотвращение использования моделей для создания ложной или вводящей в заблуждение информации.
Компаниям, таким как SK Telecom, крайне важно активно решать эти этические соображения и разрабатывать и развертывать свои языковые модели ответственным и этичным образом. Это включает в себя внедрение мер безопасности для предотвращения предвзятости, защиты конфиденциальности и повышения прозрачности.
Заключение
Тихое представление SK Telecom A.X 4.0 знаменует собой значительный шаг вперед в разработке больших языковых моделей, оптимизированных для корейского языка. Благодаря своей ориентации на производительность, эффективность и реальные приложения A.X 4.0 может внести ценный вклад в корейскую экономику и общество. По мере того, как SKT продолжает разрабатывать и совершенствовать свои языковые модели, важно учитывать этические соображения и обеспечивать использование этих мощных технологий на благо всех.