эйай ньюз

Сбер выпустил в опенсорс три модели для русского языка

Они все довольно небольшие и для их запуска не нужен сервер за сотни тысяч долларов, да и по качеству там всё в порядке.

GigaChat Lite - MoE модель, с 3 миллиардами активных параметров. Она бьёт по качеству на русском все модели в 8B сегменте, но немного отстаёт от 8b на англоязычных бенчах. Длиной контекста тоже не обделили - модель поддерживает до 131 тысячи токенов контекста. Это, кстати, первый опенсорс MoE для русского языка на моей памяти, причём это не что-то супер простое, типа Mixtral - там используется fine-grained MoE, вроде того что в DeepSeek V2.

GigaEmbeddings - 2.5B Dense модель для эмбеддингов, которая бьёт даже 7B модели по качеству.

GigaAMv2 - модель для распознавания речи, заточенная под русский, на бенчах лучше последних версий Whisper. Это важно, потому что в последних версиях, Whisper всё больше и больше тюнят чисто под английский, обделяя другие языки вниманием, хорошо иметь альтернативу.

Большой плюс этих моделей - они натренированы изначально под русский, а не тюны моделей с других языков. Из-за этого срываться на английский и китайский они не будут, чем часто грешат другие модели, особенно квантизированные.

@ai_newz

www.group-telegram.com/jp/ai_newz.com/3559

25.6K viewsedited  Dec 17 at 12:20

Сбер выпустил в опенсорс три модели для русского языка

Они все довольно небольшие и для их запуска не нужен сервер за сотни тысяч долларов, да и по качеству там всё в порядке.

GigaChat Lite - MoE модель, с 3 миллиардами активных параметров. Она бьёт по качеству на русском все модели в 8B сегменте, но немного отстаёт от 8b на англоязычных бенчах. Длиной контекста тоже не обделили - модель поддерживает до 131 тысячи токенов контекста. Это, кстати, первый опенсорс MoE для русского языка на моей памяти, причём это не что-то супер простое, типа Mixtral - там используется fine-grained MoE, вроде того что в DeepSeek V2.

GigaEmbeddings - 2.5B Dense модель для эмбеддингов, которая бьёт даже 7B модели по качеству.

GigaAMv2 - модель для распознавания речи, заточенная под русский, на бенчах лучше последних версий Whisper. Это важно, потому что в последних версиях, Whisper всё больше и больше тюнят чисто под английский, обделяя другие языки вниманием, хорошо иметь альтернативу.

Большой плюс этих моделей - они натренированы изначально под русский, а не тюны моделей с других языков. Из-за этого срываться на английский и китайский они не будут, чем часто грешат другие модели, особенно квантизированные.

@ai_newz

BY эйай ньюз