MiniMax-01: Fortschrittliches Sprachmodell mit 456 Milliarden Parametern
MiniMax-01 stellt einen Durchbruch in der KI-Technologie dar, mit insgesamt 456 Milliarden Parametern, von denen 45,9 Milliarden pro Token aktiviert werden. Das Modell verwendet eine hybride Architektur, die Lightning Attention, Softmax Attention und Mixture-of-Experts (MoE) kombiniert und ermöglicht dadurch außergewöhnliche Leistungen bei verschiedenen Aufgaben.
Überragende Benchmark-Leistungen
MiniMax-01 zeigt herausragende Fähigkeiten in mehreren Benchmarks und erreicht 88,5% bei MMLU, 75,7% bei MMLU-Pro und 94,8% bei GSM8K. Das Modell überzeugt besonders in den Bereichen mathematisches Denken, Programmieraufgaben und komplexe Problemlösung.
Fortschrittliche Architektur
Das Modell verfügt über eine 80-Schicht-Architektur mit hybriden Attention-Mechanismen, wobei nach jeweils 7 Lightning-Attention-Schichten eine Softmax-Attention-Schicht folgt. Mit 64 Attention-Heads und einer Head-Dimension von 128 erreicht MiniMax-01 eine bemerkenswerte Effizienz bei der Verarbeitung und dem Verständnis komplexer Eingaben.
Lange Kontext-Fähigkeiten
MiniMax-01 unterstützt Kontextlängen von bis zu 4 Millionen Token während der Inferenz, bei einer Trainings-Kontextlänge von 1 Million Token. Dieses umfangreiche Kontextfenster ermöglicht die effektive Verarbeitung langer Dokumente und komplexer Aufgaben, die ein breites Kontextverständnis erfordern.
Mixture-of-Experts Architektur
Das Modell verwendet 32 Experten mit einer Hidden-Dimension von 9216 und nutzt eine Top-2-Routing-Strategie. Diese MoE-Architektur ermöglicht eine effiziente Parameteraktivierung und spezialisierte Verarbeitung verschiedener Eingabetypen.
Praktische Anwendungen
Von fortgeschrittener Mathematik und Programmierung bis hin zu komplexen Denkaufgaben bietet MiniMax-01 umfassende Unterstützung in verschiedenen Bereichen. Das umfangreiche Training und die fortschrittliche Architektur machen es zu einem wertvollen Werkzeug für akademische und professionelle Anwendungen.