Эй, внимание! Яндекс наконец-то выпустил Instruct-версию YandexGPT 5 Lite — компактную языковую модель со восемью миллиардами параметров и контекстом до 32 тысяч токенов. Да, вы не ослышались, эта штуковина уже доступна для внедрения в ваши проекты. И дайте-ка вам совет — не упустите эту возможность!

Что нового?

Эта языковая модель совместима с llama.cpp и также предлагается в GGUF-формате, так что можно протестировать её локально. Ну, это просто потрясающе, не так ли? Давайте разберёмся, что тут по факту.

  • Обсуждение тестов: По результатам тестов YandexGPT 5 Lite в 62% случаев лучше китайской Qwen2.5-7B-Instruct. Да, вы не ослышались, друзья! Это значит, что в некоторых задачах она вырулит даже лучше, чем Qwen. При этом модель сопоставима с GPT-4o Mini в стандартных задачах сервиса. Просто огонь!

  • Контекст до 32 тысяч токенов: Кто из нас не сталкивался с задачей обработки длинных текстов? Теперь проблема решена — поддержка была увеличена с 8 тысяч до 32 тысяч токенов. Согласитесь, это значительно упрощает жизнь разработчиков и исследователей!

  • Функции на подходе: Модель теперь поддерживает вызов функций. Это значит, что вы можете делать ещё больше и добавлять уникальную функциональность к своим проектам.

  • Математика и код: Я бывал в шоке от предыдущей версии, но новая модель показала себя значительно лучше в математике и генерации кода. Если раньше YandexGPT немного буксовал, то сейчас она, кажется, готова справляться с любыми задачами!

  • Лицензия на коммерцию: И это еще не всё! Обновленная лицензия теперь разрешает коммерческое использование при входящих токенах до 10 миллионов в месяц. Какая прекрасная новость для всех стартапов и малых бизнесов!

  • Доступ на Hugging Face: Для разработчиков и исследователей модель уже доступна на Hugging Face. А бизнес-клиенты могут интегрировать её через API в Yandex Cloud. И, конечно, есть возможность дообучения под специфические задачи. Заходите, смотрите, экспериментируйте!

А как же Pretrain-версия?

Не забываем про Pretrain-версию YandexGPT 5 Lite, которая была опубликована в феврале. Комьюнити уже создало свои инстракт- и квантизованные версии, что менее требовательно к ресурсам. Так что, если у вас есть желание, обязательно проверьте эти альтернативы!

Вот такая красота от Яндекса. Время использовать эти инструменты для реализации своих идей! Не упустите шанс вывести свои проекты на новый уровень.

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #YandexGPT #yandex #opensource

Яндекс запустил Instruct-версию YandexGPT 5 Lite: что нужно знать! ver 0
Яндекс запустил Instruct-версию YandexGPT 5 Lite: что нужно знать! ver 0
Ширина: 807 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 807:1280

Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Премия CDO/CDTO Awards 2025 в Москве – это не просто событие, а настоящая магия цифр и данных! Лучшие умы в сфере Data Science собрались, чтобы отпраздновать достижения, которые помогут диву дать даже самим скептикам. Мероприятие стало ареной для обмена идеями и вдохновения, а столица России вновь подтвердила, что здесь рождаются н... Читать далее
Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Muon — это новый оптимизатор, который становится настоящим спасением для гроккинга. Сложные научные концепции, представленные Амундом Твеитом и его командой, обещают ускорить обучение моделей до неузнаваемости. Гроккинг — это не просто очередное модное слово, это прорыв, который поднимет машинное обучение на новый уровень. Если вы... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее