MoE sẽ thúc đẩy sự phát triển của thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn tiếp theo ở Ấn Độ
- CognitiveLab đã sử dụng kiến trúc MoE để kết hợp tiếng Hindi, Tamil và Kannada để xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn đa ngữ.
- TWO, được hậu thuẫn bởi Reliance, đã phát hành mô hình AI SUTRA sử dụng MoE và hỗ trợ hơn 50 ngôn ngữ, bao gồm cả Gujarati, Hindi, Tamil, vượt qua ChatGPT-3.5.
- Ola Krutrim cũng đang tận dụng Databricks' Lakehouse Platform để nâng cao khả năng phân tích dữ liệu và AI, đồng thời ám chỉ việc sử dụng MoE để cung cấp năng lượng cho nền tảng mô hình ngôn ngữ lớn Indic của mình.
- Các mô hình MoE rất hứa hẹn trong việc xử lý các tác vụ dịch máy khi có ít dữ liệu để đào tạo. Chúng ngăn mô hình tập trung quá hẹp vào dữ liệu hạn chế.
- Các lớp MoE trong mô hình cho phép chúng xử lý nhiều ngôn ngữ, học các biểu diễn cụ thể cho từng ngôn ngữ đồng thời chia sẻ một số kiến thức cốt lõi giữa các ngôn ngữ.
- DBRX là một ví dụ tuyệt vời về cách bạn có thể đạt được hiệu quả và tiết kiệm chi phí bằng cách sử dụng MoE. Nó tốt hơn Llama 3 và Gemma cho các ngôn ngữ Indic.
- Về hiệu quả năng lượng, MoE có thể giúp bạn đào tạo các mô hình lớn hơn với ít tính toán hơn, đây là một yếu tố quan trọng đối với các nước đang phát triển như Ấn Độ.
- Với sự trợ giúp của MoE, người ta cũng có thể giảm chi phí trong khi mở rộng quy mô mô hình.
📌 MoE có tiềm năng to lớn trong việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn Ấn độ, giải quyết các vấn đề phức tạp như thiếu dữ liệu, yêu cầu năng lượng và chi phí. Nó dường như hữu ích hơn trong việc hợp nhất các mô hình ngôn ngữ lớn đã có sẵn, nhưng cũng có thể tinh chỉnh các mô hình tương lai được xây dựng từ đầu.
https://analyticsindiamag.com/moe-will-power-the-next-generation-of-indic-llms/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
