DBRX LLM

Beschreibung

Databricks stellt DBRX vor, ein neues, hochmodernes Open Large Language Model (LLM), das darauf ausgelegt ist, Effizienz und Qualität in der KI neu zu definieren. DBRX setzt neue Maßstäbe für Open LLMs und bietet Fähigkeiten, die bisher exklusiv proprietären APIs vorbehalten waren. Es übertrifft GPT-3.5 und ist wettbewerbsfähig mit Gemini 1.0 Pro, wobei es besondere Stärke bei der Code-Generierung zeigt und spezialisierte Modelle wie CodeLLaMA-70B übertrifft.

DBRX erreicht seine fortschrittliche Leistung durch eine fein granulierte Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, die eine bis zu 2x schnellere Inferenz als LLaMA2-70B und eine deutlich geringere Anzahl aktiver Parameter im Vergleich zu Modellen wie Grok-1 ermöglicht. Wenn DBRX auf Databricks Model Serving gehostet wird, kann es bis zu 150 Tokens pro Sekunde pro Benutzer erreichen. Das Training von MoE-Modellen mit dem Ansatz von DBRX ist zudem etwa 2x FLOP-effizienter als das Training von dichten Modellen bei gleicher Qualität.

Das Modell wurde auf 12 Billionen Tokens an Text- und Codedaten vortrainiert, wobei ein sorgfältig kuratierter Datensatz verwendet wurde, der mit Databricks-Tools wie Apache Spark und Unity Catalog entwickelt wurde. DBRX verwendet Rotary Position Encodings (RoPE), Gated Linear Units (GLU) und Grouped Query Attention (GQA) mit einer maximalen Kontextlänge von 32.000 Tokens. Sowohl das Basismodell (DBRX Base) als auch das instruktionsgetunte Modell (DBRX Instruct) sind unter einer offenen Lizenz auf Hugging Face verfügbar.

DBRX Instruct führt in verschiedenen Benchmarks, darunter die Hugging Face Open LLM Leaderboard und das Databricks Model Gauntlet. Es zeigt eine außergewöhnliche Leistung in den Bereichen Programmierung und Mathematik und übertrifft Modelle wie Grok-1 und CodeLLaMA-70B bei HumanEval und GSM8k. DBRX Instruct zeigt auch eine starke Leistung bei Aufgaben mit langem Kontext und Retrieval Augmented Generation (RAG) und übertrifft GPT-3.5 Turbo in vielen Szenarien.

Databricks bietet DBRX über seine Foundation Model APIs mit Pay-as-you-go-Preisen und Provisioned Throughput-Optionen für Produktionsanwendungen an. Kunden können DBRX auch privat hosten, indem sie es vom Databricks Marketplace herunterladen und auf Model Serving bereitstellen. Diese Veröffentlichung ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten und ihr Schicksal in der GenAI-Landschaft zu kontrollieren und bietet Zugang zu leistungsstarken und effizienten LLM-Tools.

DBRX LLM im Überblick

• Hochmodernes Open LLM

• Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur

• 132B Gesamtparameter, 36B aktive Parameter

• Trainiert auf 12 Billionen Tokens an Text und Code

• 32K Token Kontextfenster

• Übertrifft GPT-3.5 in Benchmarks

• Konkurrenzfähig mit Gemini 1.0 Pro

• Starke Leistung in Programmierung und Mathematik

• Bis zu 2x schnellere Inferenz als LLaMA2-70B

• Verfügbar auf Hugging Face

• Zugänglich über Databricks Foundation Model APIs

• Unterstützt Retrieval Augmented Generation (RAG)

Erste Schritte mit DBRX LLM

1. 1

   Modellzugriff: Nutzen Sie die Databricks Foundation Model APIs oder laden Sie es von Hugging Face herunter.

2. 2

   Authentifizierung: Richten Sie die erforderlichen API-Schlüssel oder Zugriffsberechtigungen ein.

3. 3

   Umgebung einrichten: Konfigurieren Sie Ihre Entwicklungsumgebung mit den benötigten Bibliotheken.

4. 4

   Integration über API: Implementieren Sie API-Aufrufe für DBRX in Ihren Anwendungen.

5. 5

   Optimierung: Feinabstimmen Sie Modellparameter oder nutzen Sie Databricks Model Serving für die Leistung.

DBRX LLM's Anwendungsfälle

• Code-Generierung
• Content-Erstellung
• Datenanalyse
• Fragenbeantwortung
• Zusammenfassung
• Chatbots
• Forschungsunterstützung

FAQ von DBRX LLM

• Was ist DBRX?

  DBRX ist ein offenes, universelles Large Language Model (LLM), das von Databricks entwickelt wurde und in verschiedenen Benchmarks einen neuen Stand der Technik für Open LLMs darstellt.

• Wie verhält sich DBRX im Vergleich zu anderen LLMs?

  DBRX übertrifft GPT-3.5 und ist wettbewerbsfähig mit Gemini 1.0 Pro. Es zeichnet sich auch bei Programmieraufgaben aus und übertrifft spezialisierte Modelle wie CodeLLaMA-70B.

• Was macht DBRX effizient?

  DBRX nutzt eine fein granulierte Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, die die Trainings- und Inferenzleistung verbessert und es bis zu 2x schneller als LLaMA2-70B macht.

• Auf welchen Daten wurde DBRX trainiert?

  DBRX wurde auf 12 Billionen Tokens sorgfältig kuratierter Text- und Codedaten vortrainiert.

• Wie groß ist das Kontextfenster von DBRX?

  DBRX hat eine maximale Kontextlänge von 32.000 Tokens.

• Ist DBRX für kommerzielle Nutzung verfügbar?

  Ja, DBRX ist für Databricks-Kunden über APIs verfügbar und kann privat gehostet werden. Die Basis- und Instruct-Modelle sind auch unter einer offenen Lizenz auf Hugging Face verfügbar.

• Was sind die Hauptstärken von DBRX?

  Zu den Hauptstärken von DBRX gehören seine Spitzenleistungen in Benchmarks für Sprachverständnis, Programmierung und Mathematik sowie seine Effizienz bei Training und Inferenz.

• Kann DBRX zur Code-Generierung verwendet werden?

  Ja, DBRX ist ein besonders leistungsfähiges Code-Modell, das spezialisierte Modelle wie CodeLLaMA-70B bei Programmieraufgaben übertrifft.

• Wo kann ich auf DBRX zugreifen?

  DBRX ist über die Databricks Foundation Model APIs verfügbar, und seine Basis- und Instruct-Modelle können von Hugging Face heruntergeladen werden.

• Wie hoch ist die Parameteranzahl von DBRX?

  DBRX hat insgesamt 132 Milliarden Parameter, davon 36 Milliarden aktive Parameter pro Eingabe.