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K2-Horizon-MoVA-36B-A4B

LLMAIモデルとLLMオープンソース · Web

K2-Horizon-MoVA-36B-A4Bは、36億のパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、Mixture-of-Valuesアテンションを採用しています。4億のアクティブパラメータを使用して、エージェント的および推論ベンチマークでより大きなモデルを上回る最先端の結果を提供します。

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K2-Horizon-MoVA-36B-A4B のスクリーンショット
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K2-Horizon-MoVA-36B-A4Bは、効率的に複雑なタスクを処理するために設計された高度なMixture-of-Expertsモデルで、Mixture-of-Valuesアテンションを組み込んでいます。K2-Horizonファミリーの一部であり、36億のパラメータを保存しながら、トークンごとに4億を実行するスパースアーキテクチャが特徴です。このモデルは、チェックポイント、データ、およびトレーニングコードへのオープンアクセスとともにリリースされており、オープンソースおよびオープンサイエンスの取り組みを通じて人工知能の民主化を支援しています。

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このモデルは、特にエージェント的および推論ベンチマークで優れた最先端の結果を達成します。約300億のサイズのオープンウェイト密モデルや、サイズの最大15倍のMoEモデルを上回り、クローズドフロンティアモデルに対しても効果的に競争します。524,288トークンのネイティブコンテキストウィンドウを持つK2-Horizon-MoVA-36B-A4Bは、中間トレーニング段階以降の広範なコンテキスト処理をサポートします。

中間チェックポイントが利用可能で、研究者は異なるトレーニング段階における能力の変化を研究できます。モデルのトレーニングデータとレシピ、トレーニングコードは完全にオープンであり、AI研究における透明性と協力を促進しています。

K2-Horizon-MoVA-36B-A4Bは、Transformers 5.15.0、PyTorch 2.13.0、およびSafetensors 0.8.0で検証されています。JSON、XML、およびXMLタイプの複数のツールコール形式をサポートし、デフォルトはXMLです。このモデルは、高い推論努力設定で使用するように設計されており、さまざまなアプリケーションで最適なパフォーマンスを確保します。

このモデルは、エージェント的ツールの使用、ターミナルの使用、科学的コーディング、大学院レベルの科学QAなど、さまざまなアプリケーションに適しています。特に長いコンテキスト推論と事実の正確性を維持するのに効果的であり、AIコミュニティの研究者や開発者にとって貴重なツールとなります。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • Mixture-of-Expertsアーキテクチャ

  • Mixture-of-Valuesアテンション

  • 36億のパラメータ

  • 4億のアクティブパラメータ

  • オープンソースのチェックポイントとデータ

  • 512Kコンテキストウィンドウ

  • 中間チェックポイントの利用可能

  • TransformersおよびPyTorchで検証済み

  1. モデルページにアクセス: Hugging Faceを訪問

  2. 認証: アカウントにログイン

  3. 設定: reasoning_effortを高に設定

  4. プロンプトを送信: 推奨設定でAPIを使用

  5. ファインチューニング: 利用可能なチェックポイントを活用

  • エージェント的ツールの使用
  • ターミナルの使用
  • 科学的コーディング
  • 大学院レベルのQA
  • 長いコンテキスト推論

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B のレビュー

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