Name: DBRX-Instruct
Rating: 1 (7 reviews)
Author: DataBricks

Lar

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DBRX-Instruct

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132B

Modelo Parâmetro Quantidade

DataBricks

Organização afiliada

Código aberto

Tipo de licença

26 de Março de 2024

Tempo de liberação

Site oficial

Documentação do modelo

Relatório Técnico

Introdução ao modelo

DBRX-Instruct é um modelo MoE treinado do zero pela DataBricks, utilizando um esquema de seleção de 16 especialistas escolhendo 4, com um número de parâmetros ativos de 36B. Ele foi pré-treinado em 12T tokens, suportando um contexto de 32K.

Pontuação abrangente Diálogo de idiomas Reserva de conhecimento Associação de Raciocínio Cálculo matemático Escrita de código Comando seguindo

Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais

Capacidade de compreensão de idiomas

Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.

2.5

Escopo de cobertura do conhecimento

Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.

6.6

Capacidade de raciocínio

Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.

2.0

Comparação de modelos

DBRX-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.

DBRX-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.

DBRX-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

DBRX-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.

Modelo relacionado

DBRX-Instruct DBRX-Instruct é um modelo MoE treinado do zero pela DataBricks, utilizando um esquema de seleção de 16 especialistas escolhendo 4, com um número de parâmetros ativos de 36B. Ele foi pré-treinado em 12T tokens, suportando um contexto de 32K.

Qwen2.5-7B-Instruct Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.

GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.

Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

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