கிமி ஓப்பன் சோர்ஸ் மூன்லைட்

புதுமையான மியூவோன் ஆப்டிமைசர்

மூன்லைட்டின் முன்னேற்றத்தின் மையம் மியூவோன் ஆப்டிமைசரில் உள்ளது. மியூவோனின் பின்னால் உள்ள ஆராய்ச்சிக் குழு, அதன் திறன்களை பல முக்கிய நுட்பங்கள் மூலம் கணிசமாக மேம்படுத்த முடியும் என்பதைக் கண்டறிந்தது. இவற்றுள் வெயிட் டீகேவை இணைப்பது அடங்கும், இது பெரிய எடைகளுக்கு அபராதம் விதிப்பதன் மூலம் ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தடுக்க உதவும் ஒரு முறையாகும், மேலும் ஒவ்வொரு தனிப்பட்ட அளவுருவிற்கும் புதுப்பிப்பு அளவை உன்னிப்பாக சரிசெய்தல். அளவுரு புதுப்பிப்புகளில் இந்த நுணுக்கமான கட்டுப்பாடு மிகவும் துல்லியமான மற்றும் திறமையான பயிற்சி செயல்முறைக்கு அனுமதிக்கிறது.

இந்த மேம்பாடுகளின் உச்சம் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க பல்துறை ஆப்டிமைசரில் விளைகிறது. மியூவோனை பெரிய அளவிலான பயிற்சி காட்சிகளில் “அவுட்-ஆஃப்-பாக்ஸ்” பயன்படுத்தலாம், இது பெரும்பாலும் கடினமான மற்றும் நேரத்தைச் செலவழிக்கும் ஹைபர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங் செயல்முறையை நீக்குகிறது. இது பெரிய மொழி மாதிரிகளின் நடைமுறை பயன்பாட்டில் ஒரு கணிசமான முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது, அவற்றை அணுகவும் பயிற்சி செய்யவும் மிகவும் திறமையானதாக ஆக்குகிறது.

மியூவோன் ஆப்டிமைசரின் செயல்திறனை அனுபவ சான்றுகள் வலுவாக ஆதரிக்கின்றன. உகந்த பயிற்சி உள்ளமைவுகளைக் கணக்கிடும் திறனுக்காக அறியப்பட்ட பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஆப்டிமைசரான AdamW க்கு எதிரான ஒப்பீட்டு சோதனைகள், மியூவோன் தோராயமாக இரட்டிப்பு கணக்கீட்டு செயல்திறனை அடைகிறது என்பதைக் காட்டுகிறது. இதன் பொருள் மியூவோன் கணிசமாக குறைவான கணக்கீட்டு வளங்களைப் பயன்படுத்தும் போது AdamW அதே அளவிலான செயல்திறனை அடைய முடியும்.

Moonlight-16B-A3B: மாதிரியின் ஆழமான பார்வை

தாளில் காட்சிப்படுத்தப்பட்ட குறிப்பிட்ட மாதிரி Moonlight-16B-A3B ஆகும். இந்த மாதிரி 15.29 பில்லியன் மொத்த அளவுரு எண்ணிக்கையைக் கொண்டுள்ளது, இதில் 2.24 பில்லியன் ஆக்டிவேஷன் அளவுருக்கள் உள்ளன. இந்த கட்டமைப்பு, மியூவோன் ஆப்டிமைசரின் சக்தியுடன் இணைந்து, பாரிய 5.7 டிரில்லியன் டோக்கன் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து திறம்பட செயலாக்கவும் கற்றுக்கொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது.

Moonlight-16B-A3B மூலம் அடையப்பட்ட முடிவுகள் மிகவும் ஈர்க்கக்கூடியவை. இது பாரெட்டோ செயல்திறனில் புதிய எல்லைகளை நிறுவுவது மட்டுமல்லாமல், பயிற்சியின் கணக்கீட்டுத் தேவைகளை வெகுவாகக் குறைக்கும் அதே வேளையில் முந்தைய மாடல்களின் செயல்திறனையும் மிஞ்சுகிறது. இது மிகவும் நிலையான மற்றும் அணுகக்கூடிய AI உருவாக்கத்தை நோக்கிய ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது.

திறந்த மூல பங்களிப்புகள் மற்றும் எதிர்கால ஆராய்ச்சி

திறந்த அறிவியல் மற்றும் ஒத்துழைப்புக்கான தங்கள் உறுதிப்பாட்டை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டும் வகையில், மூன்ஷாட் AI குழு மியூவோன் செயலாக்கத்தின் விநியோகிக்கப்பட்ட பதிப்பைத் திறந்த மூலமாக்கியுள்ளது. இந்த பதிப்பு நினைவக பயன்பாடு மற்றும் தகவல் தொடர்பு திறன் ஆகிய இரண்டிற்கும் சிறப்பாக உகந்ததாக உள்ளது, இது பல்வேறு ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு சூழல்களுக்கு எளிதில் மாற்றியமைக்கக்கூடியதாக அமைகிறது.

மேலும், குழு முன்பே பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள், அறிவுறுத்தல்-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள் மற்றும் இடைநிலை பயிற்சி சோதனைச் சாவடிகளைக் கூட வெளியிட்டுள்ளது. மூன்லைட் மற்றும் மியூவோன் அமைத்த அடித்தளங்களை உருவாக்க விரும்பும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு இந்த வளங்கள் விலைமதிப்பற்றவை. இந்த சொத்துக்களை வழங்குவதன் மூலம், மூன்ஷாட் AI பெரிய மொழி மாதிரிகள் துறையில் மேலும் கண்டுபிடிப்புகளையும் ஆய்வுகளையும் தீவிரமாக வளர்த்து வருகிறது.

மியூவோனின் அளவிடுதல் பற்றிய ஆழமான பார்வை

மியூவோனின் அளவிடுதல் தொழில்நுட்ப அறிக்கையின் மையக் கருப்பொருளாகும், மேலும் அதை இன்னும் விரிவாக ஆராய்வது மதிப்பு. பெரிய மொழி மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிப்பதற்கான பாரம்பரிய அணுகுமுறைகள் பெரும்பாலும் மாதிரி அளவு மற்றும் தரவு அளவு அதிகரிக்கும் போது குறிப்பிடத்தக்க சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன. இந்த சவால்கள் அதிகரித்த பயிற்சி நேரம், அதிக கணக்கீட்டு செலவுகள் மற்றும் சிக்கலான தேர்வுமுறை செயல்முறையை நிர்வகிப்பதில் உள்ள சிரமங்கள் என வெளிப்படும்.

மியூவோன் அதன் உள்ளார்ந்த வடிவமைப்பு மற்றும் அதன் ஆப்டிமைசரில் இணைக்கப்பட்ட புதுமையான நுட்பங்கள் மூலம் இந்த அளவிடுதல் சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்கிறது. ஒவ்வொரு அளவுருவின் புதுப்பிப்பு அளவையும் நன்றாகச் சரிசெய்யும் திறன், எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பெரிய எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்களைக் கையாளும் போது, மிகவும் நுணுக்கமான மற்றும் திறமையான தேர்வுமுறை செயல்முறைக்கு அனுமதிக்கிறது. இந்த சிறுமணி கட்டுப்பாடு, பெரிய மாடல்களில் பயிற்சி செயல்முறையைத் தடுக்கக்கூடிய மறைதல் அல்லது வெடிக்கும் சாய்வுகள் போன்ற சிக்கல்களைத் தடுக்க உதவுகிறது.

மேலும், எடை சிதைவு பொறிமுறையானது மிகவும் வலுவான மற்றும் பொதுமைப்படுத்தக்கூடிய மாதிரிகளை ஊக்குவிப்பதன் மூலம் அளவிடுதலுக்கு பங்களிக்கிறது. எடைகள் அதிகமாக ஆவதை தடுப்பதன் மூலம், எடை சிதைவு ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தவிர்க்க உதவுகிறது, இது பெரிய அளவிலான பயிற்சியில் ஒரு பொதுவான பிரச்சனையாகும், அங்கு மாதிரி பயிற்சி தரவுக்கு மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்ததாகி, பார்க்காத தரவுகளில் மோசமாக செயல்படுகிறது.

பாரெட்டோ செயல்திறனின் முக்கியத்துவம்

மூன்லைட் திட்டத்தில் வழங்கப்பட்ட முன்னேற்றங்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கு பாரெட்டோ செயல்திறன் பற்றிய கருத்து முக்கியமானது. இயந்திர கற்றலின் பின்னணியில், பாரெட்டோ செயல்திறன் என்பது மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் கணக்கீட்டு செலவு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வர்த்தகத்தைக் குறிக்கிறது. கணக்கீட்டு செலவை அதிகரிக்காமல் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியாவிட்டால் அல்லது நேர்மாறாக இருந்தால் ஒரு மாதிரி பாரெட்டோ திறன் கொண்டதாக கருதப்படுகிறது.

கொடுக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு செலவில் சிறந்த செயல்திறனை வழங்க அல்லது முந்தைய மாடல்களுடன் ஒப்பிடும்போது குறைந்த செலவில் அதே செயல்திறனை அடைய மூன்லைட்டின் சாதனை பாரெட்டோ திறன் எல்லைகளைத் தள்ளுகிறது. இது பெரிய மொழி மாதிரிகளின் நடைமுறை வரிசைப்படுத்தலுக்கு குறிப்பிடத்தக்க தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது. இது அதிவேகமாக அதிகரிக்கும் கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவையில்லாமல் மிகவும் சக்திவாய்ந்த மாடல்களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது, இது AI தொழில்நுட்பத்தை மிகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் நிலையானதாகவும் ஆக்குகிறது.

57 டிரில்லியன் டோக்கன்களின் தாக்கம்

மூன்லைட்டுக்கு பயன்படுத்தப்படும் பயிற்சி தரவுகளின் அளவு - 57 டிரில்லியன் டோக்கன்கள் - தரவு சேகரிப்பு மற்றும் செயலாக்க திறன்களில் உள்ள முன்னேற்றங்களுக்கு ஒரு சான்றாகும். இந்த பாரிய தரவுத்தொகுப்பு மாதிரிக்கு நம்பமுடியாத அளவிற்கு வளமான மற்றும் மாறுபட்ட தகவல்களின் மூலத்தை வழங்குகிறது, இது மொழியில் சிக்கலான வடிவங்களையும் உறவுகளையும் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.

இவ்வளவு பெரிய தரவுத்தொகுப்பில் திறம்பட பயிற்சி அளிக்கும் திறன் மியூவோன் ஆப்டிமைசரின் செயல்திறனின் நேரடி விளைவாகும். பாரம்பரிய தேர்வுமுறை முறைகள் அத்தகைய தரவுகளின் அளவைக் கையாள சிரமப்படும், இதற்கு கணிசமாக அதிக நேரம் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவைப்படும். இந்த தரவை திறம்பட செயலாக்க மியூவோனின் திறன் எதிர்காலத்தில் இன்னும் பெரிய மற்றும் சக்திவாய்ந்த மொழி மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க புதிய சாத்தியங்களை திறக்கிறது.

AdamW க்கு அப்பால்: தேர்வுமுறையில் ஒரு புதிய தரம்

AdamW உடனான ஒப்பீடு மியூவோனின் முன்னேற்றங்களின் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. AdamW என்பது பல்வேறு ஆழமான கற்றல் பணிகளில் அதன் செயல்திறனுக்காக அறியப்பட்ட, நன்கு நிறுவப்பட்ட மற்றும் பரவலாக மதிக்கப்படும் ஆப்டிமைசர் ஆகும். மியூவோன் AdamW இன் கணக்கீட்டு செயல்திறனை விட இருமடங்கு அடைய முடியும் என்பது இந்த துறையில் ஒரு புதிய தரமாக மாறுவதற்கான அதன் திறனை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

இந்த மேம்படுத்தப்பட்ட செயல்திறன் நேரடியாக வேகமான பயிற்சி நேரங்கள் மற்றும் குறைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு செலவுகளுக்கு மொழிபெயர்க்கிறது. இது பெரிய மொழி மாதிரிகளுக்கு குறிப்பாக முக்கியமானது, அங்கு பயிற்சி பெரும்பாலும் நாட்கள் அல்லது வாரங்கள் கூட ஆகலாம் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க ஆற்றல் வளங்களை உட்கொள்ளலாம். பயிற்சி செயல்முறையை மிகவும் திறமையாக்குவதன் மூலம், மியூவோன் AI வளர்ச்சியை மிகவும் நிலையானதாகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது.

AI வளர்ச்சியில் திறந்த மூலத்தின் பங்கு

மியூவோன் செயலாக்கம் மற்றும் தொடர்புடைய வளங்களை திறந்த மூலமாக்குவதற்கான மூன்ஷாட் AI இன் முடிவு பரந்த AI சமூகத்திற்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்பாகும். திறந்த மூல முயற்சிகள் முன்னேற்றத்தை துரிதப்படுத்துவதிலும், துறையில் ஒத்துழைப்பை வளர்ப்பதிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.

தங்கள் பணியை பொதுவில் கிடைக்கச் செய்வதன் மூலம், மூன்ஷாட் AI மற்ற ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் தங்கள் கண்டுபிடிப்புகளை உருவாக்கவும், புதிய யோசனைகளை பரிசோதிக்கவும், பெரிய மொழி மாதிரிகளின் மேலும் முன்னேற்றத்திற்கு பங்களிக்கவும் உதவுகிறது. இந்த திறந்த அணுகுமுறை வெளிப்படைத்தன்மையை ஊக்குவிக்கிறது, சக மதிப்பாய்வை ஊக்குவிக்கிறது மற்றும் இறுதியில் விரைவான கண்டுபிடிப்புக்கு வழிவகுக்கிறது.

முன்னோக்கிப் பார்த்தல்: பெரிய மொழி மாதிரிகளின் எதிர்காலம்

மூன்லைட் திட்டத்தில் வழங்கப்பட்ட முன்னேற்றங்கள் பெரிய மொழி மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியை முன்வைக்கின்றன. மியூவோன் ஆப்டிமைசர், பாரிய பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் திறந்த மூல அணுகுமுறை ஆகியவற்றின் கலவையானது AI மாதிரிகள் மிகவும் சக்திவாய்ந்ததாகவும், திறமையானதாகவும், அணுகக்கூடியதாகவும் இருக்கும் ஒரு எதிர்காலத்தை சுட்டிக்காட்டுகிறது.

இந்த பகுதியில் ஆராய்ச்சி தொடர்வதால், இன்னும் பெரிய மற்றும் அதிநவீன மாடல்களைக் காணலாம், அவை அதிக துல்லியம் மற்றும் சரளத்துடன் பரந்த அளவிலான பணிகளைச் செய்ய முடியும். மியூவோன் போன்ற தேர்வுமுறை நுட்பங்களின் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சி இந்த முன்னேற்றத்தை செயல்படுத்துவதில் முக்கியமானது, இந்த மாதிரிகளை திறமையாகவும் நிலையானதாகவும் பயிற்சி செய்ய உதவுகிறது. திறந்த மூல இயக்கமும் தொடர்ந்து முக்கிய பங்கு வகிக்கும், இது AI சமூகம் முழுவதும் ஒத்துழைப்பை வளர்த்து கண்டுபிடிப்புகளை ஊக்குவிக்கும். பெரிய மொழி மாதிரிகளின் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது, மேலும் மூன்லைட் போன்ற திட்டங்கள் வரவிருக்கும் அற்புதமான முன்னேற்றங்களுக்கு வழி வகுக்கின்றன.