Tencent ได้เปิดตัวโมเดล Mixture of Experts (MoE) แบบโอเพนซอร์สที่ล้ำสมัย ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรม Transformer ที่มีขนาดพารามิเตอร์และประสิทธิภาพชั้นนำของอุตสาหกรรม โมเดลนี้มีความสามารถที่ยอดเยี่ยมในงานที่หลากหลาย รวมถึงการวัดประสิทธิภาพสาธารณะ การสนทนาหลายรอบ การสร้างข้อความคุณภาพสูง ตรรกะทางคณิตศาสตร์ และการสร้างโค้ด
ปลดปล่อยพลังของ Tencent Hunyuan-Large: การปรับแต่งและความสามารถ
หัวใจสำคัญของโมเดล Hunyuan-Large คือชุดความสามารถพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพให้ผู้ใช้ในหลากหลายโดเมน ลองมาสำรวจความสามารถเหล่านี้ในเชิงลึกยิ่งขึ้น:
ยกระดับการสร้างข้อความ: ตั้งแต่การเขียนไปจนถึงการปรับปรุง
โมเดล Hunyuan-Large มีความสามารถในการสร้างข้อความที่ซับซ้อน ตั้งแต่การร่างเนื้อหาต้นฉบับไปจนถึงการปรับปรุงชิ้นงานที่มีอยู่ มีความสามารถในการปรับปรุงความชัดเจนในการเขียน สร้างบทสรุปที่ลึกซึ้ง และจุดประกายความคิดสร้างสรรค์ ไม่ว่าคุณจะต้องการความช่วยเหลือในการสร้างสำเนาการตลาดที่น่าสนใจ การเขียนโพสต์ในบล็อกที่ให้ข้อมูล หรือการแต่งเรื่องแต่งที่น่าติดตาม โมเดลนี้สามารถเป็นเครื่องมือที่มีค่าได้
- ความช่วยเหลือในการเขียน: สร้างเนื้อหาคุณภาพสูงในหลากหลายรูปแบบและสไตล์
- การปรับปรุงเนื้อหา: ขัดเกลาการเขียนเพื่อปรับปรุงความชัดเจน ไวยากรณ์ และผลกระทบโดยรวม
- การสรุป: กลั่นกรองข้อมูลสำคัญจากข้อความขนาดยาวให้เป็นบทสรุปที่กระชับ
- การสร้างสรรค์: ระดมความคิดและสร้างแนวคิดเนื้อหาที่เป็นนวัตกรรม
ความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์: การคำนวณ สูตร และการแสดงภาพ
นอกเหนือจากข้อความแล้ว โมเดลยังขยายความสามารถไปสู่ขอบเขตของคณิตศาสตร์ โดยนำเสนอพลังการคำนวณ การสร้างสูตร และการแสดงภาพกราฟ ชุดคุณสมบัตินี้ทำให้เป็นแหล่งข้อมูลที่มีค่าสำหรับนักเรียน นักวิจัย และผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน
- การคำนวณทางคณิตศาสตร์: ทำการคำนวณที่ซับซ้อนด้วยความเร็วและความแม่นยำ
- การสร้างสูตร: สร้างสูตรทางคณิตศาสตร์ตามพารามิเตอร์ที่ให้มา
- การสร้างกราฟและแผนภูมิ: แสดงภาพข้อมูลและความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ผ่านกราฟและแผนภูมิ
การดึงข้อมูลความรู้อัจฉริยะ: ตอบคำถามด้วยความมั่นใจ
หัวใจสำคัญของโมเดล Hunyuan-Large คือการแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจทางความหมายที่แข็งแกร่งและแหล่งความรู้ ซึ่งช่วยให้สามารถตอบสนองต่อคำถามตามความรู้ของผู้ใช้ได้ ไม่ว่าคุณกำลังมองหาข้อเท็จจริงทางประวัติศาสตร์ คำอธิบายทางวิทยาศาสตร์ หรือคำจำกัดความของคำศัพท์เฉพาะทาง โมเดลนี้สามารถให้คำตอบที่ลึกซึ้งและแม่นยำได้
- ความเข้าใจทางความหมายทั่วไป: ตีความคำถามที่ซับซ้อนและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- ฐานความรู้ที่กว้างขวาง: เข้าถึงแหล่งข้อมูลมากมายในหลากหลายหัวข้อ
- การตอบสนองที่แม่นยำและเกี่ยวข้อง: ให้คำตอบที่เชื่อถือได้ซึ่งปรับให้เหมาะกับคำถามเฉพาะ
การเปิดเผยสถาปัตยกรรม: นวัตกรรมที่ขับเคลื่อน Hunyuan-Large
โมเดล Hunyuan-Large ผสมผสานคุณสมบัติทางสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่หลายอย่าง ซึ่งมีส่วนช่วยในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผล
Random Compensation Routing: เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญ
โมเดลนี้ใช้กลยุทธ์ Random Compensation Routing วิธีการนี้แก้ไขปัญหาการโอเวอร์โหลดของผู้เชี่ยวชาญโดยการกำหนดเส้นทางงานที่อาจถูกทิ้งเนื่องจากผู้เชี่ยวชาญที่โหลดเต็มไปยังผู้เชี่ยวชาญรายอื่นที่มีความจุ นี่จึงช่วยปรับปรุงเสถียรภาพในการฝึกอบรมและเร่งความเร็วในการบรรจบกัน
สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในโมเดล MoE ซึ่งความไม่สมดุลของปริมาณงานระหว่างผู้เชี่ยวชาญสามารถขัดขวางประสิทธิภาพโดยรวมได้ ด้วยการตรวจสอบให้แน่ใจว่างานได้รับการแจกจ่ายอย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้จะเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและบรรลุการเรียนรู้ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
กลยุทธ์การบีบอัด: GQA และ CLA เพื่อการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน Hunyuan-Large ได้รวมกลยุทธ์ Grouped-QueryAttention (GQA) และ Cross-Layer Attention (CLA) สำหรับการบีบอัดแคช KV GQA ลดจำนวนหัวจาก 80 เป็น 8 ในขณะที่ CLA แชร์ค่ากระตุ้น KV ทุกๆ สองเลเยอร์
การบีบอัดนี้ช่วยลดขนาดแคช KV เหลือ 5% ของกลไก multi-head attention (MHA) มาตรฐาน ส่งผลให้ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างมากระหว่างการอนุมาน กลยุทธ์เหล่านี้มีความจำเป็นสำหรับการปรับใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด
ความเป็นเลิศในการเปรียบเทียบ: Hunyuan-Large เป็นผู้นำ
ในการประเมินอย่างเข้มงวดกับโมเดลโอเพนซอร์สอื่น ๆ เช่น DeepSeek-V2, Llama3.1-70B, Llama3.1-405B และ Mixtral-8x22B Hunyuan-Large ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่า การวัดประสิทธิภาพเหล่านี้ครอบคลุมงานที่หลากหลาย รวมถึง:
- Multidisciplinary Comprehensive Evaluation Sets: CMMLU, MMLU และ CEval ซึ่งประเมินความรู้ของโมเดลในสาขาวิชาการต่างๆ
- Chinese and English NLP Tasks: ประเมินความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติในทั้งสองภาษา
- Code Generation: ประเมินความสามารถของโมเดลในการสร้างข้อมูลโค้ดและโปรแกรม
- Mathematical Reasoning: ทดสอบความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และทำการอนุมานเชิงตรรกะ
ผลลัพธ์เหล่านี้ทำให้ Hunyuan-Large เป็นโมเดลชั้นนำในอุตสาหกรรม โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถพิเศษในหลากหลายแอปพลิเคชัน
เจาะลึกข้อกำหนดทางเทคนิค
โมเดล Tencent Hunyuan Large มีพารามิเตอร์ประมาณ 389 พันล้านพารามิเตอร์ โดยประมาณ 52 พันล้านพารามิเตอร์ทำงานอยู่ระหว่างการอนุมาน และรองรับความยาวบริบทสูงสุด 256k โทเค็น การผสมผสานระหว่างขนาดและความยาวบริบทนี้ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนและแตกต่างกันอย่างแม่นยำ
สถาปัตยกรรมของโมเดลนี้ใช้เฟรมเวิร์ก Transformer ซึ่งกลายเป็นมาตรฐานสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การออกแบบทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับแต่งและการปรับใช้โดยใช้เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส
การตัดสินใจเปิดซอร์ส Hunyuan-Large ของ Tencent สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการส่งเสริมความร่วมมือและนวัตกรรมภายในชุมชน AI ด้วยการแบ่งปันเทคโนโลยี Tencent หวังว่าจะสร้างแรงบันดาลใจให้นักวิจัยและนักพัฒนาสำรวจแอปพลิเคชันใหม่ ๆ และผลักดันขอบเขตของการวิจัย AI
พารามิเตอร์ การเปิดใช้งาน และความยาวบริบท
พารามิเตอร์
โมเดลประกอบด้วยพารามิเตอร์ประมาณ 389 พันล้านพารามิเตอร์ พารามิเตอร์คือตัวแปรที่โมเดล Machine Learning เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม โมเดลที่มีพารามิเตอร์มากขึ้นสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในข้อมูล แต่ยังต้องใช้ข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณมากขึ้นในการฝึกอบรม
พารามิเตอร์ที่ใช้งาน
พารามิเตอร์ประมาณ 52 พันล้านพารามิเตอร์ทำงานอยู่ระหว่างการอนุมาน ในโมเดล MoE ไม่ได้ใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับทุกอินพุต พารามิเตอร์ที่ใช้งานคือชุดย่อยของพารามิเตอร์ที่ใช้สำหรับอินพุตเฉพาะ สิ่งนี้ทำให้โมเดล MoE มีจำนวนพารามิเตอร์จำนวนมากในขณะที่ยังคงมีประสิทธิภาพในการคำนวณระหว่างการอนุมาน
ความยาวบริบท
โมเดลรองรับความยาวบริบทสูงสุด 256k โทเค็น ความยาวบริบทหมายถึงปริมาณข้อความที่โมเดลสามารถพิจารณาได้เมื่อทำการคาดการณ์ ความยาวบริบทที่ยาวขึ้นช่วยให้โมเดลจับการอ้างอิงในข้อความได้มากขึ้นและสร้างเอาต์พุตที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องมากขึ้น 256k โทเค็นเป็นความยาวบริบทที่ยาวมาก ซึ่งช่วยให้โมเดลเข้าใจและสร้างข้อความที่ยาวและซับซ้อนได้
ความสำคัญของโอเพนซอร์ส
ด้วยการเปิดซอร์สโมเดล Hunyuan-Large Tencent มีเป้าหมายเพื่อเร่งความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI การแชร์สถาปัตยกรรม โค้ด และข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดลช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนา:
- ทดลองและสร้างสรรค์: สร้างขึ้นบนโมเดลที่มีอยู่เพื่อสร้างแอปพลิเคชันและโซลูชันใหม่
- ปรับปรุงโมเดล: มีส่วนร่วมในการพัฒนาโมเดลโดยการระบุและแก้ไขจุดบกพร่อง เพิ่มประสิทธิภาพ และเพิ่มคุณสมบัติใหม่
- ทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตย: ทำให้เทคโนโลยี AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้ในวงกว้างมากขึ้น ส่งเสริมการสร้างสรรค์นวัตกรรมในอุตสาหกรรมต่างๆ
แนวทางความร่วมมือนี้คาดว่าจะขับเคลื่อนความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ Computer Vision และ Robotics
การมีส่วนร่วมของชุมชน
Tencent กำลังส่งเสริมให้ชุมชนมีส่วนร่วมในการพัฒนาและปรับปรุงโมเดล Hunyuan-Large อย่างแข็งขัน ด้วยการสร้างชุมชนโอเพนซอร์ส Tencent หวังว่าจะส่งเสริมความร่วมมือระหว่างนักวิจัย นักพัฒนา และผู้ใช้ สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันนี้จะอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันความรู้ ทรัพยากร และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด สมาชิกในชุมชนสามารถมีส่วนร่วมในโครงการได้โดย:
- รายงานปัญหา: ระบุและรายงานจุดบกพร่องหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด
- ส่งโค้ด: สนับสนุนคุณสมบัติใหม่ การแก้ไขจุดบกพร่อง หรือการปรับปรุงประสิทธิภาพ
- แบ่งปันงานวิจัย: เผยแพร่งานวิจัยและบทความที่อิงตามโมเดล
- พัฒนาแอปพลิเคชัน: สร้างแอปพลิเคชันและโซลูชันใหม่ที่ขับเคลื่อนโดยโมเดล
- ให้ข้อเสนอแนะ: แบ่งปันข้อเสนอแนะเกี่ยวกับประสิทธิภาพและการใช้งานของโมเดล
การเจาะลึกทางเทคนิค
สถาปัตยกรรม Transformer
โมเดล Hunyuan-Large อิงตามสถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทที่ได้ปฏิวัติวงการการประมวลผลภาษาธรรมชาติ สถาปัตยกรรม Transformer อาศัยกลไก Self-Attention เพื่อให้น้ำหนักความสำคัญของส่วนต่างๆ ของลำดับอินพุตเมื่อทำการคาดการณ์ สิ่งนี้ทำให้โมเดลสามารถจับการอ้างอิงระยะยาวในข้อความและสร้างเอาต์พุตที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องมากขึ้น
Mixture of Experts (MoE)
โมเดลนี้ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเป็นประเภทของสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทที่ประกอบด้วยโมเดลย่อย “ผู้เชี่ยวชาญ” หลายตัว ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนได้รับการฝึกฝนเพื่อจัดการชุดย่อยของข้อมูลอินพุตที่แตกต่างกัน เครือข่ายเกตจะใช้เพื่อกำหนดเส้นทางแต่ละอินพุตไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมที่สุด
โมเดล MoE มีข้อดีหลายประการเหนือโมเดล Monolithic แบบเดิม สามารถมีประสิทธิภาพมากขึ้นระหว่างการอนุมาน เนื่องจากจำเป็นต้องคำนวณเพียงชุดย่อยของพารามิเตอร์สำหรับแต่ละอินพุต นอกจากนี้ยังสามารถปรับขนาดได้มากขึ้น เนื่องจากสามารถเพิ่มผู้เชี่ยวชาญใหม่ลงในโมเดลได้โดยไม่ต้องฝึกอบรมโมเดลทั้งหมดใหม่
ข้อมูลการฝึกอบรม
โมเดล Hunyuan-Large ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความและโค้ดจำนวนมาก ข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วย:
- หนังสือ: ชุดหนังสือจากหลากหลายประเภท
- หน้าเว็บ: การรวบรวมข้อมูลจาก World Wide Web
- โค้ด: ชุดโค้ดจากภาษาโปรแกรมต่างๆ
ข้อมูลการฝึกอบรมได้รับการดูแลอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่ามีคุณภาพสูงและเป็นตัวแทนของโลกแห่งความเป็นจริง
การปรับแต่ง
โมเดล Hunyuan-Large สามารถปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะได้ การปรับแต่งเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่เล็กลงซึ่งเฉพาะเจาะจงกับงานที่กำลังทำ สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลปรับให้เข้ากับความแตกต่างเล็กน้อยของงานและบรรลุประสิทธิภาพที่สูงขึ้น
ข้อกำหนดของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์
โมเดล Hunyuan-Large ต้องการทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากในการฝึกอบรมและปรับใช้ โมเดลสามารถฝึกอบรมได้บน GPU (Graphics Processing Units) หรือ TPU (Tensor Processing Units) โมเดลสามารถปรับใช้ได้บน CPU (Central Processing Units) หรือ GPU
ทิศทางในอนาคต
Tencent มุ่งมั่นที่จะพัฒนาและปรับปรุงโมเดล Hunyuan-Large อย่างต่อเนื่อง ทิศทางการวิจัยในอนาคต ได้แก่:
- การปรับขนาดโมเดล: เพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ในโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
- การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล: การลดทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นในการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล
- การสำรวจแอปพลิเคชันใหม่ของโมเดล: การพัฒนาแอปพลิเคชันและโซลูชันใหม่ที่ขับเคลื่อนโดยโมเดล
- การจัดการกับข้อกังวลด้านจริยธรรม: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม
บทสรุป
โมเดล Tencent Hunyuan-Large แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การผสมผสานระหว่างขนาด ความยาวบริบท และสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย การตัดสินใจเปิดซอร์สโมเดลของ Tencent เป็นข้อพิสูจน์ถึงความมุ่งมั่นในการส่งเสริมความร่วมมือและนวัตกรรมภายในชุมชน AI โมเดลนี้พร้อมที่จะขับเคลื่อนความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ Computer Vision และ Robotics ความร่วมมือกับชุมชนโอเพนซอร์สจะช่วยปรับปรุงประโยชน์และความสามารถของเครื่องมือที่น่าตื่นเต้นและเป็นนวัตกรรมนี้เท่านั้น