MiniMax-Text-01: 대규모 언어 모델의 새로운 돌파구

MiniMax-Text-01은 총 4,560억 개의 매개변수를 보유하고 토큰당 459억 개의 매개변수를 활성화하는 혁신적인 대규모 언어 모델입니다. 장문 처리 능력을 극대화하기 위해 MiniMax-Text-01은 라이트닝 어텐션(Lightning Attention), 소프트맥스 어텐션(Softmax Attention), 전문가 혼합(Mixture-of-Experts)을 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택했습니다. LASP+, varlen ring attention, ETP 등의 고급 병렬 전략과 혁신적인 계산-통신 중첩 방법을 통해 MiniMax-Text-01의 학습 컨텍스트 길이는 100만 토큰까지 확장되며, 추론 시에는 최대 400만 토큰을 지원합니다. 이 모델은 다양한 학술 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 보여주고 있습니다.

혁신적인 아키텍처 설계

MiniMax-Text-01의 아키텍처는 여러 혁신을 보여줍니다:

전체 규모:
- 총 매개변수: 4,560억
- 토큰당 활성화 매개변수: 459억
- 레이어 수: 80
하이브리드 어텐션 메커니즘:
- 7개의 라이트닝 어텐션 레이어마다 1개의 소프트맥스 어텐션 레이어 배치
- 어텐션 헤드 수: 64
- 어텐션 헤드 차원: 128
전문가 혼합 시스템:
- 전문가 수: 32
- 전문가 은닉 차원: 9,216
- Top-2 라우팅 전략
위치 인코딩:
- 회전 위치 임베딩(RoPE)
- 어텐션 헤드 차원의 절반에 적용
- 기본 주파수: 10,000,000
기타 주요 매개변수:
- 은닉 크기: 6,144
- 어휘 크기: 200,064

텍스트 벤치마크 결과

뛰어난 벤치마크 성능

MiniMax-Text-01은 핵심 학술 벤치마크에서 탁월한 능력을 보여줍니다:

일반 능력

MMLU: 88.5%, 최고 수준 모델과 대등
MMLU-Pro: 75.7%, 깊은 전문 지식 입증
C-SimpleQA: 67.4%, 복잡한 질의응답에서 우수
IFEval: 89.1%, 강력한 추론 능력 입증
Arena-Hard: 89.1%, 도전적인 작업에서도 높은 성능 유지

추론과 수학

GPQA: 54.4%, 탄탄한 추론 기반 보유
DROP: 87.8%, 독해력 우수
GSM8k: 94.8%, 수학 문제 해결 능력 탁월
MATH: 77.4%, 복잡한 수학에서 강한 성능

프로그래밍 능력

MBPP+: 71.7%, 실용적인 프로그래밍 기술
HumanEval: 86.9%, 강력한 코드 생성 능력

초장문 컨텍스트 처리

MiniMax-Text-01은 장문 처리에서 특별한 장점을 보입니다:

400만 토큰 검색 테스트

"건초 더미에서 바늘 찾기" 테스트에서 뛰어난 원거리 정보 검색 능력
초장문 컨텍스트에서도 안정적인 주의력과 이해력 유지

Ruler 벤치마크

모든 길이 계층(4K에서 1M)에서 안정적인 성능 유지
1M 토큰 시나리오에서 0.910의 높은 점수 유지
512K 토큰 시나리오에서 0.928의 우수한 성능 달성

LongBench v2 테스트

종합 점수 56.5로 다른 주류 모델 선도
간단한 작업(66.1)과 어려운 작업(50.5) 모두에서 우수한 성능
단문(61.7), 중문(56.7), 장문(47.2) 처리에서 안정적인 성능

빠른 시작 가이드

MiniMax-Text-01은 간단하고 직관적인 사용 방법을 제공합니다:

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": "당신은 MiniMax-Text-01 모델을 기반으로 개발된 MiniMax의 AI 어시스턴트입니다."},
    {"role": "user", "content": "안녕하세요!"}
]
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]:])

실제 응용 및 미래 전망

MiniMax-Text-01은 다양한 응용 시나리오에 강력한 지원을 제공합니다:

지식 집약적 작업:
- 전문 분야 질의응답
- 학술 연구 지원
- 기술 문서 이해
장문 처리:
- 문서 요약 및 분석
- 장문 콘텐츠 생성
- 컨텍스트 인식 추론
프로그래밍과 기술:
- 코드 생성 및 최적화
- 기술 문제 해결
- 알고리즘 설계 지원

MiniMax-Text-01의 강력한 기능을 경험할 수 있도록 다양한 접근 방법을 제공합니다:

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개발자용 MiniMax API 플랫폼
Hugging Face를 통한 직접 모델 접근

AI 기술의 경계를 계속 확장해 나가면서, MiniMax-Text-01은 대규모 언어 모델의 최신 발전을 대표합니다. 벤치마크에서의 뛰어난 성능과 혁신적인 아키텍처 설계는 최첨단 AI 응용을 탐구하는 연구자, 개발자, 기관에게 이상적인 선택이 되고 있습니다. MiniMax-Text-01을 기반으로 한 더 많은 혁신적인 응용이 나타나기를 기대하며, 함께 AI 기술을 발전시켜 나가고자 합니다.