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Lista de modelos AL
DBRX-Instruct
Cantidad de parámetros del modelo
132B
Cantidad de parámetros del modelo
Organización afiliada
DataBricks
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
Tiempo de lanzamiento
26 de marzo de 2024
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
DBRX-Instruct es un modelo MoE entrenado desde cero por DataBricks, utilizando un esquema de selección de 16 expertos eligiendo 4, con una cantidad de parámetros activos de 36B. Se preentrenó en 12T tokens, con soporte para un contexto de 32K.
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Capacidad de comprensión del lenguaje Capacidad de comprensión del lenguaje
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
2.5
Alcance de cobertura de conocimiento Alcance de cobertura de conocimiento
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
6.6
Capacidad de razonamiento Capacidad de razonamiento
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
2.0
Modelo relacionado
DBRX-Instruct DBRX-Instruct es un modelo MoE entrenado desde cero por DataBricks, utilizando un esquema de selección de 16 expertos eligiendo 4, con un recuento de parámetros activos de 36B. Se preentrenó en 12T tokens, con un contexto de 32K.
Qwen2.5-7B-Instruct Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
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Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
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