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Inkling-Small

LLM#26Modelos de IA y LLMCódigo abierto · Web

Inkling-Small es un modelo multimodal versátil que procesa entradas de texto, imagen y audio para generar salidas de texto. Apoya a los desarrolladores en la creación de aplicaciones de IA como chatbots y asistentes de programación, con pesos abiertos para investigación e integración.

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Captura de pantalla de Inkling-Small
Captura de pantalla de Inkling-Small

Inkling-Small es un modelo multimodal de propósito general diseñado para manejar entradas de texto, imagen y audio, produciendo salidas de texto. Es adecuado para su uso en inglés y otros idiomas, y soporta múltiples lenguajes de programación. Los desarrolladores pueden utilizar Inkling-Small para construir aplicaciones impulsadas por IA, como chatbots, asistentes de programación y sistemas de generación aumentada por recuperación.

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La arquitectura del modelo es un transformador de 42 capas solo de decodificación con una estructura de retroalimentación de Mixture-of-Experts dispersa. Cada token se dirige a 6 de 256 expertos, más 2 expertos compartidos activos en cada token. Presenta un mecanismo de atención híbrido que combina capas locales y globales. Inkling-Small es nativamente multimodal, codificando imágenes a través de un codificador jerárquico de parches y audio mediante codificación de tokens discretos, con todas las modalidades proyectadas en un espacio oculto compartido.

Inkling-Small soporta implementación local utilizando bibliotecas de código abierto como SGLang, vLLM, TokenSpeed, Unsloth y Huggingface. El acceso a la API está disponible a través de proveedores de inferencia de terceros. Los datos de entrenamiento del modelo incluyen diversos tipos de contenido obtenidos de repositorios disponibles públicamente, adquisiciones de terceros y generación sintética.

Se realizaron evaluaciones de seguridad para garantizar el uso responsable de Inkling-Small en entradas de texto, audio e imagen. Se aplicaron mitigaciones para reducir riesgos, y se pueden superponer herramientas de moderación alrededor del modelo para mejorar la seguridad. Las limitaciones incluyen sesgos potenciales y alucinaciones, comunes en modelos base, y un rendimiento degradado en conversaciones largas. Se alienta a los desarrolladores a aplicar supervisión humana y salvaguardias adicionales para aplicaciones de alto riesgo.

  • CategoríaModelos de IA y LLM
  • Modelo de preciosCódigo abierto
  • ImplementaciónNube, Autoalojado
  • PlataformasWeb

  • Modelo multimodal

  • Pesos abiertos

  • Acceso a API

  • Soporte para implementación local

  • Transformador de 42 capas

  • Mixture-of-Experts disperso

  • Codificador jerárquico de parches

  • Codificación de tokens discretos

  1. Acceder a la página del modelo: visitar Hugging Face

  2. Autenticarse: configurar credenciales de acceso

  3. Configurar: ajustar la configuración del modelo

  4. Enviar solicitudes: ingresar texto, imagen o audio

  5. Ajustar: personalizar las salidas del modelo

  • Chatbots
  • Asistentes de Programación
  • Aplicaciones Multimodales
  • Seguimiento de Instrucciones
  • Investigación

De Hugging Face

Reseñas de Inkling-Small

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