Автор: Денис Аветисян
Новая линейка полностью открытых языковых моделей Instella демонстрирует впечатляющие результаты, сравнимые с более крупными аналогами.
Семейство моделей Instella с 3 миллиардами параметров достигло передовых показателей среди полностью открытых решений, предлагая варианты, оптимизированные для обработки длинных текстов и решения математических задач.
Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей, большинство высокопроизводительных решений остаются закрытыми, ограничивая прозрачность и воспроизводимость исследований. В данной работе, представленной под названием ‘Instella: Fully Open Language Models with Stellar Performance’, мы представляем семейство полностью открытых языковых моделей Instella, насчитывающих три миллиарда параметров, обученных исключительно на общедоступных данных. Модели Instella демонстрируют передовые результаты среди полностью открытых аналогов и сопоставимы по производительности с более крупными моделями с открытым весом, включая специализированные варианты для обработки длинных контекстов и математических задач. Открывает ли Instella новые горизонты для развития открытой и воспроизводимой лингвистической науки?
Открывая горизонты: Instella – новая эра открытых языковых моделей
Семейство моделей Instella представляет собой полностью открытую альтернативу в быстро развивающейся области языковых моделей, делая акцент на прозрачности и высокой производительности. Данные модели демонстрируют передовые результаты среди полностью открытых аналогов, что позволяет исследователям и разработчикам свободно изучать, адаптировать и улучшать их. Открытый доступ к исходному коду и весам Instella способствует широкому сотрудничеству и инновациям, предлагая надежную основу для дальнейших исследований в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта. Благодаря своей производительности и открытой природе, Instella стремится democratize доступ к передовым технологиям в области языковых моделей.
Семейство моделей Instella построено на базе и с использованием исходных весов OLMo, что обеспечивает принципиально открытый и доступный подход к разработке. Такой выбор позволяет сообществу исследователей и разработчиков не только изучать и адаптировать модель, но и активно участвовать в её дальнейшем улучшении и развитии. Использование существующей кодовой базы OLMo значительно упрощает процесс создания новых версий и расширений Instella, стимулируя коллективный вклад и обеспечивая более быструю эволюцию модели в ответ на потребности сообщества. Данный подход способствует широкому распространению передовых технологий в области обработки естественного языка и делает их доступными для более широкого круга пользователей и организаций.
Базовая модель Instella-3B была первоначально обучена на наборе данных OLMo, что позволило создать прочную основу для дальнейшей адаптации и совершенствования. Результаты тестирования демонстрируют значительное превосходство Instella-3B над другими полностью открытыми моделями: в среднем, наблюдается отрыв в 14.37% по всем оцениваемым параметрам. Этот показатель подтверждает эффективность выбранного подхода к обучению и высокую производительность Instella-3B в различных задачах обработки естественного языка, открывая широкие возможности для дальнейших исследований и практического применения.
Адаптация к задачам: от инструкций до математических вычислений
Модель Instella-3B-Instruct создана на основе метода контролируемого обучения (Supervised Fine-tuning). Этот процесс предполагает дообучение предварительно обученной языковой модели на размеченном наборе данных, содержащем примеры инструкций и соответствующих ответов. В результате дообучения модель приобретает способность более эффективно понимать и выполнять пользовательские инструкции, а также генерировать релевантные и точные ответы на запросы. Контролируемое обучение позволяет модели адаптироваться к конкретным задачам и улучшить ее производительность в области следования инструкциям и генерации текста.
Модель Instella-Math представляет собой расширение базовой модели, оптимизированное для решения математических задач с использованием обучения с подкреплением. На бенчмарке GSM8k, состоящем из текстовых математических задач, Instella-Math достигла точности в 49%, что является значительным улучшением по сравнению с ранее опубликованными полностью открытыми моделями. Данный результат демонстрирует эффективность применения обучения с подкреплением для повышения способности модели к решению сложных математических задач и превосходит показатели аналогичных открытых решений в данной области.
Обучение Instella-Math для решения сложных математических задач осуществлялось с использованием специализированных наборов данных, включающих Big-Math-RL-Verified и DeepScaleR, что позволило добиться значительного повышения точности. В качестве алгоритма обучения применялся Group Relative Policy Optimization, направленный на оптимизацию процесса принятия решений моделью. В результате, Instella-Math продемонстрировала наивысшие зафиксированные показатели производительности на бенчмарке TTT-Bench, подтверждая эффективность данного подхода к обучению и способность модели успешно решать широкий спектр математических задач.
Масштабирование контекста: Instella-Long и инновации в обработке длинных текстов
Модель Instella-Long обеспечивает обработку последовательностей длиной до 128 000 токенов, что значительно расширяет возможности анализа и генерации текста. Это позволяет обрабатывать полные книги, научные статьи, стенограммы длительных встреч и другие объемные документы без необходимости их фрагментации. Возможность работы с такими длинными последовательностями открывает перспективы для решения задач, требующих понимания контекста на большом расстоянии, например, для создания более связных и логичных нарративов, а также для более точного ответа на вопросы по длинным текстам.
Механизм FlashAttention является ключевым фактором повышения эффективности обработки длинных последовательностей в Instella-Long. Традиционные механизмы внимания имеют квадратичную сложность по отношению к длине последовательности, что существенно замедляет обучение и инференс при работе с большими объемами данных. FlashAttention использует оптимизации на уровне оборудования и алгоритма, такие как tiling и recomputation, для снижения вычислительной сложности и требований к памяти. Это достигается за счет разбиения матрицы внимания на более мелкие блоки (tiling) и пересчета некоторых промежуточных результатов во время инференса (recomputation), что позволяет обрабатывать последовательности длиной до 128K токенов с приемлемой скоростью и ресурсами.
Модель Instella-Long использует вращающееся позиционное кодирование (RoPE) для эффективного представления информации о позиции токенов в расширенных контекстах. В отличие от абсолютных или относительных позиционных кодировок, RoPE применяет вращения к векторам в пространстве вложения, основываясь на позиции токена. Этот метод позволяет модели эффективно экстраполировать информацию о позиции за пределы длин последовательностей, наблюдаемых во время обучения, что критически важно для обработки контекстов длиной до 128K токенов. Применение вращений позволяет учитывать относительные позиции между токенами, что способствует улучшению понимания длинных последовательностей и снижению вычислительной сложности по сравнению с некоторыми другими методами кодирования позиции.
Оценка производительности Instella-Long на задачах с длинным контекстом проводилась с использованием бенчмарков Helmet и GPT-4o-mini. Результаты показали улучшение на 8,1 процентных пункта в метрике ARC-Challenge Accuracy по сравнению с предыдущими полностью открытыми моделями. Кроме того, достигнуто улучшение на 13,1% в метрике MMLU accuracy, что свидетельствует о повышенной способности модели к обработке и пониманию длинных последовательностей текста и выполнению задач, требующих глубокого контекстного анализа.
Основа прогресса: аппаратное обеспечение и инфраструктура, питающие Instella
Обучение моделей Instella значительно ускорено благодаря использованию графических процессоров AMD Instinct MI300X. Эта аппаратная платформа позволяет эффективно масштабировать вычислительные процессы и проводить итеративные улучшения моделей с беспрецедентной скоростью. Использование MI300X обеспечивает не только повышение производительности, но и позволяет исследователям и разработчикам оперативно экспериментировать с различными архитектурами и параметрами, что критически важно для создания передовых языковых моделей. Благодаря этой оптимизации, Instella способна обрабатывать огромные объемы данных и достигать высокой точности в задачах обработки естественного языка, открывая новые возможности для инноваций в области искусственного интеллекта.
Основополагающим аспектом развития Instella является мощная аппаратная инфраструктура, обеспечивающая поддержку вычислительно сложных режимов обучения как базовых моделей, так и их специализированных вариантов. Обучение современных языковых моделей требует огромных ресурсов, и именно надежное оборудование позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять необходимые вычисления. Использование передовых графических процессоров значительно ускоряет процесс обучения, сокращая время, необходимое для достижения желаемых результатов и позволяя быстро итерировать различные архитектуры и параметры моделей. Без такой инфраструктуры создание и развертывание сложных языковых моделей, способных к решению разнообразных задач, было бы значительно затруднено или вовсе невозможно.
Проект Instella стремится сделать передовые языковые модели доступными для широкого круга исследователей и разработчиков. Открытый исходный код платформы, в сочетании с возможностью использования относительно доступного оборудования, значительно снижает барьеры для входа в область искусственного интеллекта. Это позволяет не только расширить сообщество, участвующее в разработке и улучшении моделей, но и способствует более быстрому распространению инноваций. Более того, Instella демонстрирует значительное превосходство в производительности – на 10.81 пункта по метрике AIME – по сравнению со своими аналогами, полученными путем контролируемого обучения, что подтверждает эффективность подхода и открывает новые возможности для применения в различных областях.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться и эволюционировать, сохраняя при этом прозрачность и доступность. Разработка Instella, как семейства полностью открытых языковых моделей, подчеркивает важность не только производительности, но и возможности глубокого понимания внутренних механизмов. Грейс Хоппер однажды заметила: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Это высказывание находит отражение в подходе, реализованном в Instella, где акцент делается на активное формирование будущего языковых моделей, а не пассивное ожидание прогресса. Модели, оптимизированные для работы с длинным контекстом и математическим рассуждением, представляют собой шаги к созданию систем, способных не только понимать, но и эффективно использовать информацию, что является ключевым аспектом в эпоху возрастающей сложности данных.
Что же дальше?
Представленные модели Instella, как и любые другие системы, – лишь моментальные снимки в непрерывном потоке времени. Их эффективность в задачах математического рассуждения и работы с длинным контекстом – не абсолютная истина, а скорее, доказательство концепции. Версионирование, в данном случае, – это форма памяти, попытка зафиксировать состояние системы на определенном этапе её эволюции. Однако, время неумолимо, и новые данные, новые архитектуры, новые парадигмы обучения неизбежно потребуют рефакторинга, переосмысления. Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга.
Остаётся открытым вопрос о масштабируемости. Достаточно ли трёх миллиардов параметров для достижения подлинного понимания? Или это лишь иллюзия, ловко созданная алгоритмами? Улучшение математических способностей – важный шаг, но настоящая проверка – это способность к обобщению, к адаптации к принципиально новым задачам. Необходимо исследовать возможности интеграции с внешними инструментами, с системами символьных вычислений, чтобы преодолеть ограничения, присущие чисто статистическим моделям.
В конечном счёте, ценность Instella заключается не в её текущей производительности, а в том, что она представляет собой открытую платформу для дальнейших исследований. Все системы стареют – вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. И эта открытость, возможность модификации и адаптации, – это, возможно, единственный способ обеспечить достойную старость.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10628.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Скрытые закономерности: как сложность влияет на квантовый алгоритм
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
2025-11-16 21:58