الوصف
MiMo-V2.6-Pro-RL هو النموذج الرائد في سلسلة MiMo، تم تطويره لدفع التعلم المعزز نحو تحسين الذات. تم بناء هذا النموذج لتوسيع حسابات التعلم المعزز، وتنوع البيئات، وحسابات المقيّمين معًا، مما يسمح له بتوسيع قدراته من خلال الاستكشاف والتغذية الراجعة.
قراءة المزيد
تشمل الميزات الرئيسية نهجًا أصليًا متعدد الأنماط، يدمج النصوص والصور والفيديو والصوت في نموذج واحد، وطول سياق طويل يبلغ 1 مليون رمز للتعامل مع مستودعات واسعة وتشغيلات وكيل متعددة الجلسات.
يستخدم النموذج استراتيجية فريدة تُسمى "You Only RL Once"، حيث يمزج المهام ويجمعها في دفعة واحدة لتعزيز القدرات ونقل الاستراتيجيات عبر المجالات. يستخدم تحسين السياسة النسبية الجماعية (GRPO) بشكل كامل غير متزامن على دفعات كبيرة، حيث يعالج مليارات الرموز في كل تحديث. يعزز نظام تقييم الوكلاء الجماعي حلقة تحسين الذات من خلال تصنيف الحلول وتوجيهها نحو المسارات الفعالة.
كما يتميز MiMo-V2.6-Pro-RL بتقطير السياسة المتعددة المعلمين متعددة البادئات (MOPD2)، الذي يجمع بين عمليات تنفيذ الطلاب المستقلة مع عمليات تنفيذ مشروطة بالبادئات، مما يوسع القدرات لتشمل المهام المعقدة. تشمل بنية النموذج مزيجًا نادرًا من الخبراء مع 1.02 تريليون معلمة إجمالية ومشفر رؤية مع 681 مليون معلمة.
هذا النموذج متاح للنشر عبر منصات متعددة، بما في ذلك AI Studio وMiMo Code وXiaomi MiMo Desktop. يدعم نشر Docker لتحقيق أداء مثالي ويمكن الوصول إليه عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Xiaomi MiMo Open Platform وOpenRouter.
- الفئةنماذج الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
أبرز ملامح MiMo-V2.6-Pro-RL
دمج متعدد الأنماط الأصلي
طول سياق 1 مليون رمز
استراتيجية You Only RL Once
تحسين السياسة النسبية الجماعية
تقييم الوكلاء الجماعي
تقطير المعلمين المتعددين متعدد البادئات
بنية مزيج نادر من الخبراء
متاح على منصات متعددة
البدء مع MiMo-V2.6-Pro-RL
الوصول إلى صفحة النموذج: زيارة الصفحة الرسمية لـ Hugging Face الخاصة بـ MiMo-V2.6-Pro-RL.
المصادقة: تأكد من أن لديك بيانات الاعتماد اللازمة للوصول إلى النموذج.
التكوين: إعداد معلمات النموذج وفقًا لمتطلباتك.
إرسال المطالبات: إدخال بياناتك للتفاعل مع النموذج واستلام المخرجات.
حالات استخدام MiMo-V2.6-Pro-RL
- المعالجة متعددة الأنماط
- التعلم المعزز
- إدارة البيانات على نطاق واسع
- نقل الاستراتيجيات عبر المجالات
- أنظمة تقييم متقدمة
