Model / Badania
Tencent wypuszcza Hy4 preview na Apache 2.0 i sam sobie wystawia ocenę
Tencent wystawił wagi Hy4 preview na Hugging Face na licencji Apache 2.0: 770 miliardów parametrów, z czego przy jednym tokenie pracuje tylko 49 miliardów, co tnie koszt liczenia, ale nie zapotrzebowanie na pamięć, bo nawet po kwantyzacji do FP8 model rozkłada się na osiem kart. Jedyne porównanie z konkurencją to własny test w ciemno, w którym 163 wewnętrznych ekspertów dało Hy4 średnią 2,99 wobec 2,92 dla GLM 5.3, przy nieujawnionej skali i pełnych benchmarkach doklejonych jako obrazek JPG. Sam producent przyznaje przy tym, że model rozmyśla nad zadaniem dłużej, niż trzeba.
Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł. · Jak to działa
Model / Badania · 4 min ·
Tencent wystawił na Hugging Face wagi Hy4 preview, a karta modelu zaczyna się od liczby 770 miliardów parametrów. Ważniejsza jest druga: przy generowaniu jednego tokenu model pracuje tylko na 49 miliardach z nich. Reszta w tym czasie leży bezczynnie, bo to konstrukcja typu mixture-of-experts, w której każda z 77 warstw ma 256 wyspecjalizowanych podsieci, a router przy każdym tokenie wybiera z nich osiem plus jedną wspólną, zawsze włączoną. Liczenie kosztuje więc mniej więcej tyle, co w modelu kilkanaście razy mniejszym.
Tylko że aktywne parametry obniżają koszt liczenia, nie zapotrzebowanie na pamięć. Router musi mieć z czego wybierać, więc wszystkie wagi, całe 770 miliardów, muszą jednocześnie leżeć na kartach. Każdą wagę da się ścisnąć do ośmiu bitów, w formacie FP8, a model i tak nie mieści się na jednej karcie. Zalecany przepis na uruchomienie na vLLM, popularnym serwerze do wystawiania modeli, rozkłada go, już skwantyzowanego, na osiem kart naraz. Mówię to, zanim ktoś przeczyta "49 miliardów aktywnych" jako "pójdzie na jednej karcie pod biurkiem".
Jak już masz karty, reszta jest spakowana
Czytaj dalej za darmo
Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.