Ling-mini-2.0
Acerca de Ling-mini-2.0
Ling-mini-2.0 es un modelo de lenguaje grande pequeño pero de alto rendimiento basado en la arquitectura MoE. Tiene un total de 16B de parámetros, pero solo se activan 1.4B por token (789M sin incluir embedding), lo que permite una generación extremadamente rápida. Gracias al eficiente diseño de MoE y a los datos de entrenamiento a gran escala de alta calidad, a pesar de tener solo 1.4B de parámetros activados, Ling-mini-2.0 sigue ofreciendo un rendimiento inmejorable en tareas secundarias, comparable al de LLM densos de menos de 10B e incluso al de modelos MoE más grandes.
Explore cómo la generación rápida, el contexto amplio y el sólido razonamiento de Ling-mini-2.0 pueden resolver problemas complejos del mundo real de manera eficiente.
Análisis y refactorización de código
Analice rápidamente grandes bases de código (contexto de 128K) en busca de fallos arquitectónicos, vulnerabilidades de seguridad y oportunidades de refactorización, ofreciendo sugerencias instantáneas y adaptadas al contexto.
Ejemplo de caso de uso:
"Identificación y sugerencia de refactorización para una arquitectura compleja de microservicios escrita en Go, mejorando la mantenibilidad y reduciendo posibles bloqueos mutuos en más de 50 archivos."
Generación de contenido en tiempo real
Genere o resuma informes extensos, artículos o textos de marketing en tiempo real, adaptándose al input del usuario y manteniendo la coherencia en documentos largos.
Ejemplo de caso de uso:
"Generación automática de resúmenes diarios de mercado a partir de más de 100 artículos de noticias e informes financieros, ofreciendo información concisa y práctica a los operadores en cuestión de minutos."
Cumplimiento legal y normativo
Revise rápidamente extensos contratos legales, documentos normativos y manuales de políticas para identificar cláusulas, garantizar el cumplimiento y señalar posibles riesgos.
Ejemplo de caso de uso:
"Escaneo de un acuerdo de fusión de 500 páginas, destacando todas las cláusulas relacionadas con la transferencia de propiedad intelectual e identificando posibles conflictos con licencias de patentes existentes en menos de un minuto."
Soporte dinámico al cliente
Potencie chatbots inteligentes y asistentes virtuales que comprendan consultas complejas, accedan a amplias bases de conocimiento y ofrezcan un soporte rápido, preciso y personalizado.
Ejemplo de caso de uso:
"Integrado en una plataforma de servicio al cliente, resolvió el 85 % de los problemas comunes de soporte técnico mediante el análisis rápido de los registros de usuario y los manuales de productos, reduciendo la carga de trabajo de los agentes."
Generación de hipótesis científicas
Analice amplios conjuntos de datos científicos y artículos de investigación para identificar patrones, generar nuevas hipótesis y ayudar en el diseño experimental con deducciones lógicas y rápidas.
Ejemplo de caso de uso:
"Procesamiento de datos de secuenciación genómica y literatura de investigación relacionada para un proyecto de descubrimiento de fármacos, sugiriendo posibles dianas génicas y vías experimentales que aceleraron la identificación de compuestos líderes."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
MoE
Calibrado
Sí
Mezcla de expertos
Sí
Parámetros totales
16B
Parámetros activados
1.4B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
131K
Tokens máximos
131K
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inclusionAI
chat
Ling-flash-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
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0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-mini-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
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/ M Tokens
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0.28
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inclusionAI
chat
Ring-flash-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
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Ring-1T
Contexto total:
131K
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inclusionAI
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Ling-1T
Contexto total:
131K
Output máx.:
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