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MiniMax-Text-01：大規模言語モデルの新たなブレークスルー

MiniMax-Text-01

MiniMax-Text-01は、総パラメータ数4,560億、トークンごとに459億のパラメータを活性化する画期的な大規模言語モデルです。長文処理能力を最大限に引き出すため、MiniMax-Text-01はLightning Attention、Softmax Attention、Mixture-of-Experts（MoE）を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しています。LASP+、varlen ring attention、ETPなどの先進的な並列戦略と革新的な計算-通信オーバーラップ手法により、MiniMax-Text-01の学習文脈長は100万トークンに拡張され、推論時には最大400万トークンの文脈を処理できます。様々な学術ベンチマークにおいて、MiniMax-Text-01はトップクラスの性能を示しています。

革新的なアーキテクチャ設計

MiniMax-Text-01のアーキテクチャには複数の革新が盛り込まれています：

  • 全体規模：

    • 総パラメータ数：4,560億
    • トークンごとの活性化パラメータ：459億
    • レイヤー数：80

  • ハイブリッド注意機構：

    • 7つのLightning Attentionレイヤーごとに1つのSoftmax Attentionレイヤーを配置
    • アテンションヘッド数：64
    • アテンションヘッド次元：128

  • 混合専門家システム：

    • 専門家数：32
    • 専門家隠れ次元：9,216
    • Top-2ルーティング戦略

  • 位置エンコーディング：

    • 回転位置埋め込み（RoPE）
    • アテンションヘッド次元の半分に適用
    • 基本周波数：10,000,000

  • その他の主要パラメータ：

    • 隠れ次元：6,144
    • 語彙サイズ：200,064

テキストベンチマーク結果

卓越したベンチマーク性能

MiniMax-Text-01は、主要な学術ベンチマークで優れた能力を示しています：

一般的な能力

  • MMLU：88.5%、トップクラスのモデルと同等
  • MMLU-Pro：75.7%、深い専門知識を実証
  • C-SimpleQA：67.4%、複雑な質問応答で優れた性能
  • IFEval：89.1%、強力な推論能力を示す
  • Arena-Hard：89.1%、困難なタスクでも高い性能を維持

推論と数学

  • GPQA：54.4%、堅実な推論基盤を示す
  • DROP：87.8%、読解力において優れた性能
  • GSM8k：94.8%、数学問題解決で際立つ能力
  • MATH：77.4%、複雑な数学問題で強い性能

プログラミング能力

  • MBPP+：71.7%、実用的なプログラミングスキル
  • HumanEval：86.9%、堅牢なコード生成能力

超長文脈処理能力

MiniMax-Text-01は長文処理において特別な優位性を示しています：

400万トークン検索テスト

  • 「干し草の中の針」テストで優れた長距離情報検索能力を実証
  • 超長文脈でも安定した注意力と理解力を維持

Rulerベンチマーク

  • すべての長さ階層（4kから1M）で安定した性能を維持
  • 1Mトークンシナリオで0.910の高スコアを維持
  • 512kトークンシナリオで0.928の優れた性能を達成

LongBench v2テスト

  • 総合スコア56.5で他の主要モデルをリード
  • 簡単なタスク（66.1）と困難なタスク（50.5）の両方で優れた性能
  • 短文（61.7）、中文（56.7）、長文（47.2）処理で安定した性能

クイックスタートガイド

MiniMax-Text-01は、シンプルで直感的な使用方法を提供します：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MiniMaxAI/MiniMax-Text-01") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "MiniMaxAI/MiniMax-Text-01", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True ) messages = [ {"role": "system", "content": "あなたはMiniMax-Text-01モデルに基づいて開発されたMiniMaxのAIアシスタントです。"}, {"role": "user", "content": "こんにちは！"} ] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:])

実用的なアプリケーションと将来の展望

MiniMax-Text-01は、様々なアプリケーションシナリオに強力なサポートを提供します：

  • 知識集約型タスク：

    • 専門分野の質問応答
    • 学術研究支援
    • 技術文書理解

  • 長文処理：

    • 文書要約と分析
    • 長文コンテンツ生成
    • 文脈を考慮した推論

  • プログラミングと技術：

    • コード生成と最適化
    • 技術的問題解決
    • アルゴリズム設計支援

MiniMax-Text-01の強力な機能を体験していただくため、複数のアクセス方法を提供しています：

AI技術の境界を押し広げ続ける中で、MiniMax-Text-01は大規模言語モデルの最新の進歩を体現しています。ベンチマーク全般での優れた性能と革新的なアーキテクチャ設計により、最先端のAIアプリケーションを探求する研究者、開発者、組織にとって理想的な選択肢となっています。MiniMax-Text-01を基盤とした革新的なアプリケーションがさらに生まれることを期待し、共にAI技術の発展を推進していきます。