] ] यह नवीनतम पुनरावृत्ति एक नया प्रदर्शन बेंचमार्क स्थापित करता है, जो ओपन-सोर्स एआई की क्षमताओं को आगे बढ़ाता है।

] छोटे उपकरणों पर इसका निर्बाध प्रदर्शन, बेहतर संदर्भ हैंडलिंग के साथ मिलकर, उन्नत एआई में एक प्रमुख सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। मॉडल का प्रशिक्षण डेटा, एक प्रभावशाली 14 ट्रिलियन टोकन (डबल फाल्कन 2 के 5.5 ट्रिलियन से अधिक) तक विस्तारित किया गया, जो कि इसके असाधारण प्रदर्शन और दक्षता में योगदान देता है।

प्रमुख विशेषताएं और सुधार

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• विषयसूची
• फाल्कन 3 मॉडल विविधताएं
वास्तुशिल्पीय डिज़ाइन
• प्रदर्शन बेंचमार्क
मल्टीमॉडल फ्यूचर (2025)
• मल्टीमॉडल एप्लिकेशन उदाहरण
फाल्कन का उपयोग करके 3-7b निर्देश

अनुप्रयोग और सीमाएँ निष्कर्ष अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

] ] TII ने मानक API और लाइब्रेरी समर्थन, और परिमाणित मॉडल (INT4, INT8, और 1.5 BISNET) की उपलब्धता के माध्यम से व्यापक संगतता सुनिश्चित की है। अंग्रेजी, फ्रेंच, पुर्तगाली और स्पेनिश के लिए विशेष संस्करण भी उपलब्ध हैं, हालांकि मॉडल कई सामान्य भाषाओं का समर्थन करते हैं।

• ] यह अनुकूलित वास्तुकला स्मृति उपयोग को कम करता है, अनुमान के दौरान दक्षता को अधिकतम करता है। 131K टोकन (डबल फाल्कन 2) का समर्थन करते हुए, यह लंबे संदर्भों और विविध कार्यों को संभालने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। इसकी अंतर्निहित दक्षता संसाधन-विवश वातावरण में भी प्रभावी संचालन के लिए अनुमति देती है।
प्रदर्शन बेंचमार्क
] निर्देश संस्करण विश्व स्तर पर आगे बढ़ता है, संवादी और कार्य-विशिष्ट अनुप्रयोगों में अनुकूलनशीलता और उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। इसका स्केलेबल और संसाधन-कुशल डिज़ाइन इसके बेहतर बेंचमार्क स्कोर में योगदान देता है।
• ] ] यह पाठ-आधारित छवि और वीडियो पीढ़ी, साथ ही वॉयस-टू-टेक्स्ट और टेक्स्ट-टू-वॉयस क्षमताओं को सक्षम करेगा। इस विस्तार से शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और व्यवसायों को बहुत फायदा होगा।
] ] ] ] ]
• आयात मशाल ट्रांसफॉर्मर आयात ऑटोमोडेल्फोरकौसॉलम, ऑटोटोकेनर
] ] मॉडल = ऑटोमोडेल्फोरकॉउसॉल्म.फ्रोम_प्रेटरन (model_id, torch_dtype = torch.bfloat16) .to ("cuda") tokenizer = autotokenizer.from_pretrained (model_id)

] इनपुट = टोकनाइज़र (Input_prompt, रिटर्न_टेन्सर्स = "pt")। ("cuda") को आउटपुट = model.generate (** इनपुट, max_length = 200, num_return_perces = 1, तापमान = 0.7, top_p = 0.9, top_k = 50, do_sample = true) genated_text = tokenizer.decode (आउटपुट [0], skip_special_tokens = true) प्रिंट (genated_text)

निष्कर्ष

] इसकी उन्नत क्षमताएं और मल्टीमॉडल विस्तार के लिए क्षमता इसे क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उन्नति बनाती है।

चाबी छीनना

संसाधन-कुशल डिजाइन और आसान एकीकरण।

संसाधन

tii

फाल्कन 3 के बारे में

फाल्कन पर गाइड

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

q2। फाल्कन 3 अन्य ओपन-सोर्स एलएलएम की तुलना कैसे करता है? q3। फाल्कन 3 के कुछ एप्लिकेशन क्या हैं? ]