JAIS 30B Chat, das erste arabische Großsprachenmodell, ist jetzt in Microsoft Azure verfügbar

JAIS 30B Chat, das erste arabische Großsprachenmodell, ist jetzt in Microsoft Azure verfügbar

Core42, das zu G42 gehört, einem Unternehmen, das für seine KI-fähigen Lösungen bekannt ist, hat kürzlich sein neuestes arabisches Large Language Model (LLM), JAIS 30B Chat, vorgestellt, das auf Microsoft Azure verwendet werden kann.

Diese Partnerschaft stellt einen großen Schritt nach vorne dar und bringt hochentwickelte künstliche Intelligenz zu Millionen Arabisch sprechenden Menschen auf der ganzen Welt.

Diese wichtige Ankündigung wurde von Satya Nadella, dem Top-Manager von Microsoft, während der Microsoft Build 2024 gemacht.

Der Durchbruch zielt darauf ab, die KI-Bereitstellung für Entwickler und Branchen mithilfe von Azure AI Model-as-a-Service zu vereinfachen. Das erste Coole an JAIS ist, dass es vortrainiert geliefert wird, sodass Sie nicht bei Null anfangen müssen.

Es ist wie ein gebrauchsfertiges Modell zum Erlernen der arabischen Sprache. Was JAIS jedoch noch interessanter macht, ist seine Anpassbarkeit.

Das bedeutet, dass Sie das Basismodell, sobald Sie es haben, an bestimmte Aufgaben oder Branchen anpassen können – beispielsweise Finanzen, Gesundheitswesen oder Recht – und dabei die Essenz der arabischen Sprache beibehalten können. JAIS bietet 422 Millionen Arabischsprachigen eine wichtige Verbindung, um über lokalisierte Lösungen mit Endbenutzern zu interagieren.

G42 sagt über das Modell :

Dabei geht es nicht nur darum, Sprachbarrieren abzubauen; dieses Tool öffnet auch neue Türen zu Marktchancen und fördert mehrsprachige Innovationen.

JAIS 30B Chat ist kein durchschnittliches Modell. Es hat eine besondere Stärke in der generativen KI und eignet sich besonders gut für Aufgaben wie sprachenübergreifende Konversationen und die Erstellung von Inhalten.

Dieses Modell wurde unter Berücksichtigung der besonderen Schwierigkeiten der arabischen Sprache entwickelt. Es zielt darauf ab, Inklusivität zu fördern und wichtige technische Lücken zu schließen. Es verbessert das logische Denken in Arabisch und Englisch und zeichnet sich durch qualitativ hochwertige Ergebnisse mit 1,63 Billionen Token aus, insbesondere vielen arabischen.

Aber was bedeutet das alles für die alltägliche Anwendung? JAIS 30B Chat verändert Branchen. Es verbessert die Kommunikation und die Effizienz von Arbeitsabläufen in Bereichen wie Bildung und Gesundheitswesen.

Bildsprachunterstützung für das Lernen oder die Übersetzung von Inhalten sowie Patientenmanagement im Gesundheitswesen – alles läuft auf diesem KI-Modell. Es geht darum, Dienstleistungen effizienter und kreative Unternehmungen ansprechender zu gestalten.

Talal Al Kaissi von Core42 und Ali Dalloul von Microsoft haben ähnliche Visionen. Sie wollen KI nutzen, um Menschen und Organisationen zu stärken, positive Auswirkungen auf die Gesellschaft zu erzielen und die KI-Technologie so weiterzuentwickeln, dass sie für alle verfügbar ist.

Ihr Engagement zeigt, dass sie sich für einen allumfassenden Modellkatalog zu Azure AI einsetzen, was JAIS 30B Chat zu einem Meilenstein in Sachen Innovation und Erreichbarkeit macht.

Wie lautet also die endgültige Antwort? Der JAIS 30B-Chat auf Microsoft Azure ist nicht nur ein technologischer Durchbruch; er stellt eine Verbindung in die Zukunft dar, in der KI alle Bereiche unserer Existenz dominiert und an menschliche Sprachen und Kulturen angepasst ist.

Es ist eine interessante Zeit für Entwickler, Branchen und alle, die die nächste Stufe der KI-Evolution erwarten.

Jais-30B ist deutlich größer und wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes trainiert, was eine Optimierung der Rechenleistung erforderlich macht. In der Vortrainingsphase ermöglichte die Maximal Update-Parametrisierung eine effiziente Suche nach Hyperparametern. Anstatt Jais-30B zu durchsuchen, führten wir die Suche mit kleineren Modellen durch und übertrugen diese Parameter auf ein größeres. Zur Feinabstimmung experimentierten wir mit dem Packen kleinerer Sequenzen in dieselbe Kontextlänge, um sicherzustellen, dass die Rechenressourcen voll ausgenutzt werden, indem aufgefüllte Token pro Sequenz vermieden werden. Diese Optimierungen ermöglichten ein schnelleres Training der Modelle Jais-30B und Jais-30B-Chat.

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