MiniMax-01: Modèle de Langage Avancé avec 456B Paramètres
MiniMax-01 représente une percée dans la technologie d'IA, comportant 456B paramètres totaux avec 45,9B activés par token. Le modèle adopte une architecture hybride combinant Lightning Attention, Softmax Attention, et Mixture-of-Experts (MoE), permettant des performances exceptionnelles dans diverses tâches.
Performance Supérieure sur les Benchmarks
MiniMax-01 démontre des capacités exceptionnelles à travers plusieurs benchmarks, atteignant 88,5% sur MMLU, 75,7% sur MMLU-Pro, et 94,8% sur GSM8K. Le modèle excelle dans le raisonnement mathématique, les tâches de programmation et les défis complexes de résolution de problèmes.
Architecture Avancée
Le modèle présente une architecture de 80 couches avec des mécanismes d'attention hybrides, où une couche d'attention softmax est positionnée après chaque 7 couches d'attention lightning. Avec 64 têtes d'attention et une dimension de tête de 128, MiniMax-01 atteint une efficacité remarquable dans le traitement et la compréhension d'entrées complexes.
Capacités de Contexte Long
MiniMax-01 prend en charge des longueurs de contexte jusqu'à 4 millions de tokens en inférence, avec une longueur de contexte d'entraînement d'1 million de tokens. Cette fenêtre de contexte étendue permet un traitement efficace des documents longs et des tâches complexes nécessitant une compréhension large du contexte.
Architecture Mixture-of-Experts
Le modèle emploie 32 experts avec une dimension cachée de 9216 et utilise une stratégie de routage top-2. Cette architecture MoE permet une activation efficace des paramètres et un traitement spécialisé de différents types d'entrées.
Applications Pratiques
Des mathématiques avancées à la programmation en passant par les tâches de raisonnement complexe, MiniMax-01 offre un support complet dans divers domaines. L'entraînement approfondi du modèle et son architecture avancée en font un outil précieux pour les applications académiques et professionnelles.