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Falcon 3:阿聯(lián)酋技術(shù)創(chuàng)新研究所推出世界上最小、最強(qiáng)大的人工智能模型 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-2-7 16:13
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01、概述

近年來(lái),大型語(yǔ)言模型(Large Language Models,LLMs)的發(fā)展成為人工智能領(lǐng)域的核心議題。而作為這一領(lǐng)域的先行者之一,位于阿布扎比的科技創(chuàng)新研究院(Technology Innovation Institute, TII)再次推出其重磅產(chǎn)品——Falcon3 系列。作為一組參數(shù)規(guī)模在10億以下的解碼器(Decoder-only)大型語(yǔ)言模型,F(xiàn)alcon3系列不僅在性能和訓(xùn)練效率上取得了重要突破,還彰顯了TII致力于推動(dòng)開(kāi)放、可訪問(wèn)的基礎(chǔ)模型的決心。

02、Falcon3 系列的亮點(diǎn)與演進(jìn)

Falcon3 是對(duì)其前代模型的自然演進(jìn),重點(diǎn)提升了模型在科學(xué)、數(shù)學(xué)和代碼領(lǐng)域的能力。這一系列包含五個(gè)基礎(chǔ)模型:

  • Falcon3-1B-Base
  • Falcon3-3B-Base
  • Falcon3-Mamba-7B-Base
  • Falcon3-7B-Base
  • Falcon3-10B-Base

這些模型通過(guò)一系列創(chuàng)新技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高效訓(xùn)練和卓越性能,以下是Falcon3在開(kāi)發(fā)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展:

1) 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練:

在開(kāi)發(fā)Falcon3-7B模型時(shí),研究團(tuán)隊(duì)使用了1024顆H100 GPU芯片,并基于14萬(wàn)億個(gè)高質(zhì)量多語(yǔ)言數(shù)據(jù)(涵蓋Web內(nèi)容、代碼及STEM領(lǐng)域),進(jìn)行了一次大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練。

2) 模型深度擴(kuò)展:

通過(guò)對(duì)冗余層的復(fù)制和2萬(wàn)億高質(zhì)量數(shù)據(jù)的進(jìn)一步訓(xùn)練,研究團(tuán)隊(duì)將7B模型擴(kuò)展為10B參數(shù)的Falcon3-10B-Base,成功提升了零樣本(Zero-shot)和少樣本(Few-shot)任務(wù)性能。

3) 知識(shí)蒸餾技術(shù):

為開(kāi)發(fā)更加緊湊高效的小模型(如Falcon3-1B和Falcon3-3B),團(tuán)隊(duì)采用了剪枝和知識(shí)蒸餾技術(shù),利用不到100GB的精選數(shù)據(jù)完成預(yù)訓(xùn)練,顯著提升了效率。

4) 強(qiáng)化數(shù)學(xué)推理能力:

Falcon Mamba 7B模型通過(guò)額外訓(xùn)練1.5萬(wàn)億高質(zhì)量數(shù)據(jù),形成了Falcon3-Mamba-7B-Base版本,大幅提升了推理和數(shù)學(xué)任務(wù)的表現(xiàn)。

5) 豐富的模型變體:

所有Falcon3基礎(chǔ)模型均提供多種變體,包括 Instruct、GGUF、GPTQ-Int4、GPTQ-Int8 等,滿足多樣化的應(yīng)用需求。

03、性能與評(píng)估:Falcon3如何脫穎而出?

Falcon3 系列在常見(jiàn)基準(zhǔn)測(cè)試中展現(xiàn)了超強(qiáng)實(shí)力,特別是在小型和中型模型領(lǐng)域中,其性能備受矚目。

1) 小模型的驚人表現(xiàn):

Falcon3-1B-Base:在對(duì)比中超越了SmolLM2-1.7B,并與gemma-2-2B的表現(xiàn)相當(dāng)。

Falcon3-3B-Base:在性能上優(yōu)于規(guī)模更大的Llama-3.1-8B和Minitron-4B-Base,充分體現(xiàn)了知識(shí)蒸餾的訓(xùn)練優(yōu)勢(shì)。

2) 中型模型的卓越性能:

Falcon3-7B-Base:與Qwen2.5-7B在7B規(guī)模模型中旗鼓相當(dāng),在數(shù)學(xué)和推理任務(wù)中表現(xiàn)尤為突出。

Falcon3-10B-Base:作為13B以下規(guī)模模型中的佼佼者,在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中取得領(lǐng)先。

3) Mamba模型的優(yōu)異表現(xiàn):

Falcon3-Mamba-7B在State Space Language Model(SSLM)領(lǐng)域繼續(xù)引領(lǐng)潮流,支持最長(zhǎng)32K的上下文長(zhǎng)度,同時(shí)保持卓越性能,適合用戶無(wú)縫集成。

Falcon 3:阿聯(lián)酋技術(shù)創(chuàng)新研究所推出世界上最小、最強(qiáng)大的人工智能模型-AI.x社區(qū)

Falcon 3:阿聯(lián)酋技術(shù)創(chuàng)新研究所推出世界上最小、最強(qiáng)大的人工智能模型-AI.x社區(qū)

Falcon 3:阿聯(lián)酋技術(shù)創(chuàng)新研究所推出世界上最小、最強(qiáng)大的人工智能模型-AI.x社區(qū)

04、擴(kuò)展能力:科學(xué)、數(shù)學(xué)與編程的多領(lǐng)域突破

Falcon3的研發(fā)重點(diǎn)在于提升科學(xué)、數(shù)學(xué)和編程領(lǐng)域的能力,以下是一些關(guān)鍵評(píng)估數(shù)據(jù):

1) 數(shù)學(xué)能力

Falcon3-10B-Base 在復(fù)雜數(shù)學(xué)任務(wù)中得分:MATH-Lvl5 22.9,GSM8K 83.0,表現(xiàn)極為亮眼。

2) 編程能力

在編程相關(guān)任務(wù)中,F(xiàn)alcon3-10B-Base 在 MBPP 上獲得 73.8 的高分,而其 Instruct 版本在 Multipl-E 上得分 45.8,展現(xiàn)了強(qiáng)大的代碼通用化能力。

3) 推理能力

Falcon3-7B 和 Falcon3-10B 在 BBH 測(cè)試中分別得分 51.0 和 59.7,證明其在復(fù)雜推理任務(wù)上的優(yōu)勢(shì)。

4) 科學(xué)知識(shí)擴(kuò)展

MMLU 基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果顯示:Falcon3-7B-Base 和 Falcon3-10B-Base 分別在 MMLU 和 MMLU-PRO 中得分 67.4/39.2 和 73.1/42.5,反映了其在專業(yè)知識(shí)領(lǐng)域的強(qiáng)大能力。

05、技術(shù)細(xì)節(jié)與創(chuàng)新架構(gòu)

模型架構(gòu)優(yōu)化:

Falcon3 系列基于解碼器(Decoder-only)結(jié)構(gòu),18到40層的Transformer深度,以及SwiGLU激活函數(shù)使其在FlashAttention-3優(yōu)化下?lián)碛懈咝У耐评砟芰Α?/p>

Falcon3-7B-Base采用了最大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,覆蓋了廣泛的概念和知識(shí),為通用任務(wù)提供了出色的表現(xiàn)。

Falcon3-Mamba-7B 特有64層架構(gòu),專為數(shù)學(xué)和科學(xué)任務(wù)優(yōu)化。

上下文長(zhǎng)度擴(kuò)展:

除1B模型支持8K上下文外,其他模型均支持長(zhǎng)達(dá)32K的上下文,使其在大規(guī)模文本處理任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)越。

Falcon3 的開(kāi)放承諾

TII一貫致力于推動(dòng)AI的開(kāi)放與合作,F(xiàn)alcon3 系列模型也不例外。所有模型均采用 Falcon LLM許可證 開(kāi)源,鼓勵(lì)全球AI社區(qū)進(jìn)行研究、應(yīng)用開(kāi)發(fā)和實(shí)驗(yàn)。更重要的是,F(xiàn)alcon3不僅是這一系列的高光時(shí)刻,更是其持續(xù)創(chuàng)新之路的延續(xù)。

值得期待的是,2025年1月,TII將發(fā)布支持圖像、視頻及音頻的多模態(tài)增強(qiáng)版本,同時(shí)公布詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告,為AI領(lǐng)域貢獻(xiàn)更多智慧。

06、結(jié)語(yǔ)

Falcon3系列的推出標(biāo)志著AI技術(shù)的一次重要跨越。通過(guò)其在性能、效率和靈活性上的全面提升,F(xiàn)alcon3 不僅為開(kāi)發(fā)者和研究人員提供了強(qiáng)大的工具,更開(kāi)啟了一個(gè)更開(kāi)放、更高效的AI未來(lái)。


參考:

  1. ??https://huggingface.co/blog/falcon3??


本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者:基咯咯

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/Q0ndlsdetJmwAiZmX0PW1Q??


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