На этой неделе исследователи из лаборатории Sky Computing Lab Калифорнийского университета в Беркли запустили модель искусственного интеллекта Sky-T1-32B-Preview. Речь идёт о нейросети со способностью к рассуждениям, которая способна конкурировать с OpenAI o1 по ряду ключевых показателей.
По всей видимости, Sky-T1 является первой моделью с поддержкой рассуждений с открытым исходным кодом, что позволит воспроизвести её с нуля. Разработчики опубликовали набор данных, который использовался для обучения алгоритма, а также другие данные, необходимые для запуска ИИ-модели.
Одна из главных особенностей алгоритма в том, что для его обучения не требуются существенные затраты. «Примечательно, что Sky-T1-32B-Preview был обучен менее чем за $450», — написали разработчики в своём блоге. Таким образом, они наглядно продемонстрировали, что возможно создать ИИ-модель со способностью к рассуждения высокого уровня без существенных денежных вложений.
Ещё недавно стоимость обучения большой языковой модели с сопоставимыми характеристиками измерялась миллионами долларов. Существенно снизить затраты удалось за счёт использования синтетических данных, т.е. данных, сгенерированных другими нейросетями. К примеру, недавно выпущенный компанией Winter алгоритм Palmyra X 004 обучался на синтетических данных и обошёлся разработчикам в $700 тыс.
В отличие от многих ИИ-алгоритмов, модели с возможностью рассуждения эффективно проверяют факты, что позволяет им давать более точные ответы и реже ошибаться, вводя пользователей в заблуждение. Кроме того, моделям рассуждения обычно требуется больше времени на формирование ответа на запрос по сравнению с обычными ИИ-алгоритмами. Однако обычно рассуждающие модели являются более надёжными, особенно в таких областях, как физика, математика и естественные науки.
Согласно имеющимся данным, разработчики задействовали модель рассуждения Alibaba QwQ-32B-Preview для создания первоначального набора данных для обучения Sky-T1. Далее данные преобразовывались с помощью GPT-4o-mini от OpenAI в более точный формат. Процесс обучения Sky-T1 с 32 млрд параметров занял около 19 часов, для чего были задействованы 8 графических ускорителей Nvidia H100.
«В дальнейшем мы сосредоточимся на разработке более эффективных моделей, которые сохраняют высокую производительность рассуждений, а также на изучении передовых методов повышения эффективности и точности моделей во время тестирования. Следите за обновлениями, пока мы добиваемся прогресса в реализации этих интересных инициатив», — написали разработчики в своём блоге.