Tencent تطلق نماذج Hunyuan للذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر متعددة الاستخدامات
كتبت: أمل علوي
أعلنت شركة Tencent عن توسيع مجموعة نماذج Hunyuan مفتوحة المصدر، المصممة لتكون متعددة الاستخدامات وقابلة للتطبيق في بيئات حوسبة متنوعة، بدءًا من الأجهزة الصغيرة إلى الأنظمة الإنتاجية عالية الطلب. تهدف هذه النماذج الجديدة إلى تقديم أداء قوي ومرونة كبيرة للمطورين والشركات.
ميزات النماذج الجديدة
تتضمن الإصدارات الجديدة مجموعة شاملة من النماذج المدربة مسبقًا والمخصصة، المتاحة على منصة Hugging Face. وتأتي النماذج بأحجام مختلفة مع مقاييس المعاملات 0.5B، 1.8B، 4B، و7B، مما يسمح بمرونة كبيرة للمطورين.
كما تم تطوير هذه النماذج باستخدام استراتيجيات تدريب مشابهة لنموذج Hunyuan-A13B الأكثر قوة، مما يمنحها خصائص أداء متفوقة. وتتميز السلسلة أيضًا بدعمها الأصلي لنافذة سياق طويلة تصل إلى 256K، مما يتيح التعامل مع المهام النصية الطويلة بكفاءة.
أداء متميز في المهام المعقدة
تتمتع نماذج Hunyuan بقدرات متقدمة في المهام المعقدة، حيث حققت نتائج رائدة في معايير مثل BFCL-v3 وC3-Bench. على سبيل المثال، سجل نموذج Hunyuan-7B-Instruct درجة 68.5 في C3-Bench، مما يدل على كفاءته في حل المشكلات متعددة الخطوات.
تقنيات تحسين الأداء
تعتمد نماذج Hunyuan على تقنية Grouped Query Attention (GQA) لتحسين سرعة المعالجة وتقليل العبء الحوسبي. وقد طورت Tencent مجموعة أدوات ضغط خاصة بها، AngleSlim، لتسهيل عملية ضغط النماذج.
تتضمن طرق الضغط المتاحة FP8 وINT4، حيث تستفيد الأولى من تنسيق النقطة العائمة 8 بت لتحسين كفاءة الاستدلال دون الحاجة إلى إعادة تدريب كاملة.
نتائج قوية في الاختبارات
تظهر نماذج Hunyuan أداءً قويًا في مجموعة متنوعة من المهام. على سبيل المثال، حقق نموذج Hunyuan-7B المدرب مسبقًا درجة 79.82 في معيار MMLU و88.25 في GSM8K. كما تُظهر النماذج المخصصة نتائج مثيرة للإعجاب في مجالات مثل الرياضيات والعلوم.
التوصيات والنشر
للتنفيذ، توصي Tencent باستخدام أطر عمل معروفة مثل TensorRT-LLM أو vLLM لتقديم نماذج Hunyuan وخلق نقاط نهاية API متوافقة مع OpenAI، مما يضمن تكاملها بسلاسة في سير العمل الحالي.
تستمر نماذج Hunyuan في التميز كخيار قوي في عالم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
