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Das Open-Source-Forschungsmodell LOGOS von Aliyun schlägt Microsoft mit nur 1/56 der Parameter
Alibabas ATH-Token Foundry hat in Zusammenarbeit mit dem Gaoqiang-Institut für Künstliche Intelligenz an der Renmin-Universität China die Veröffentlichung von LOGOS als Open-Source-Projekt angekündigt. Es handelt sich dabei um das erste wissenschaftliche generative Basismodell für mehrere Domänen, das auf einer einheitlichen wissenschaftlichen Syntax basiert und bei sechs repräsentativen wissenschaftlichen Aufgaben mithilfe reiner Sequenzmodellierung die Leistung traditioneller domänenspezifischer Methoden durchweg erreicht oder übertrifft.
Besonders hervorzuheben ist die außergewöhnliche Parametereffizienz des Modells. Mit nur 1 Milliarde Parametern übertrifft LOGOS-1B Microsofts NatureLM (das über 8×7 Milliarden Parameter verfügt) bei mehreren Schlüsselaufgaben.
Wegweisende einheitliche wissenschaftliche Syntax für heterogene Objekte
LOGOS nutzt einen umfangreichen Vortrainingskorpus, der sieben Modalitäten abdeckt – biologische Makromoleküle, chemische Einheiten und Schnittstelleninteraktionen – und insgesamt 44,87 Milliarden Token umfasst. Durch ein gemeinsames Vokabular kodiert es ehemals heterogene Objekte wie Proteine und kleine Moleküle in eine einheitliche diskrete Token-Sequenz.
Diese einzigartige wissenschaftliche Syntax ermöglicht es großen Modellen, verschiedene wissenschaftliche Objekte innerhalb eines gemeinsamen Generationsraums autoregressiv zu interpretieren. Es wird sogar eine „Textbeschreibungsmethode“ eingeführt, mit der komplexe räumliche Interaktionsregeln ohne die Eingabe komplizierter 3D-Koordinaten konzeptualisiert werden können, wobei man sich ausschließlich auf die Sequenzvorhersage stützt.
Die Lücke zwischen Vortraining und Anwendung schließen
In herkömmlichen Forschungsumgebungen erfordert der Wechsel zwischen Modellen in verschiedenen Phasen oft eine umfangreiche Feinabstimmung bei der Bereitstellung. LOGOS erreicht eine hohe Konsistenz sowohl in Form als auch in Zweck, da das Format der Vortrainingsdatensequenz mit den Eingabe- und Ausgabeformaten nachgelagerter Aufgaben übereinstimmt.
Diese Angleichung beseitigt effektiv die Kluft zwischen Vortraining und realen Anwendungen und ermöglicht direkte generative Fähigkeiten ohne komplexe Anpassungsschichten. Alibaba hat nun die Modellgewichte, den Inferenzcode und den technischen Bericht für dieses große Modell vollständig als Open Source veröffentlicht.
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