Az Egyesült Arab Emírségekben fejlesztett K2 think mesterséges intelligencia modell legújabb verziója jelentős mérföldkőnek számít az MI-kutatásban. Ebben az anyagban részletesen bemutatásra kerül, hogyan lehet a modellt helyileg telepíteni egy modernebb GPU-val felszerelt rendszerre, majd többféle benchmarkon tesztelni a képességeit.
Az installálási folyamat során egy Nvidia RTX A6000 kártyát és Ubuntu rendszert használtak. Részletesen szó esik a szükséges függőségek telepítéséről, a modellel való első próba interfészről, valamint arról, hogy miként lehet hozzáférni a modellhez és súlyaihoz a Hugging Face platformon keresztül. Külön kitér a bemutató a VRAM-felhasználás vizsgálatára is, amely lényeges szempont nagy méretű modelleknél.
A K2 think modell fő erőssége a hosszú gondolatmeneteken alapuló érvelés és a feladatok lépésről lépésre való megoldása. Ez a rendszer már egy 32 milliárd paraméteres architektúrát használ, amelynél a szokásos transzformeren alapul egy többkörös, ellenőrizhető jutalmazási és finomhangolási módszer, hogy kisebb méret mellett is nagyobb modellekkel vetekedjen.
Különféle tesztek során demonstrálták a többnyelvű fordításokat, az összetett kódíró képességeket, valamint azt, hogyan lehet komplex stratégiai problémákat – például üzleti tervezést vagy képelemzést – hatékonyan megoldani vele. Kiemelésre kerül a gyors végrehajtás és az instrukciók pontos követése. Az alkotók a teljes tanítási receptúrát és a kódot közzétették, így a közösség is könnyen hozzáférhet ezekhez.
Az anyagban a Falcon modellekkel, illetve azok múltbéli fejlesztési tapasztalataival való párhuzamok is említésre kerülnek, jelezve a helyi MI-fejlesztések fejlődését más régiók mellett. A tesztek során bemutatott példák között műszaki, fordítói, üzleti és képfeldolgozó feladatok is szerepelnek, amelyek mind egyre összetettebb felhasználási lehetőségekre utalnak.
