Jamba

Opis Jamba

Jamba – to rodzina wielkoskalowych modeli AI21, zbudowanych w hybrydowej architekturze Transformer + Mamba z wykorzystaniem Mixture-of-Experts (MoE). Taki schemat łączy mocne strony klasycznych transformerów (dokładność, jakość rozumowania) oraz Mamba-SSM (liniowa praca z długimi sekwencjami), zapewniając wysoką szybkość i niskie zużycie pamięci przy zachowaniu jakości topowych LLM. W Jamba i Jamba 1.5 okno kontekstu sięga 256K tokenów (setki stron tekstu), a wersje najwyższe mają do setek miliardów parametrów i ~94B aktywnych na token, pozostając możliwe do wdrożenia na ograniczonym parku GPU. Technicznie Jamba to decoder-only LLM z naprzemiennymi blokami Transformer i Mamba; w części warstw dodano ekspertów MoE, co zwiększa pojemność modelu bez gwałtownego wzrostu obliczeń. Architektura jest zaprojektowana do przetwarzania 256K-kontekstu z wysoką przepustowością, obsługuje instruction tuning i optymalizacje typu ExpertsInt8, pozwalające obsługiwać długie zapytania na klastrze z kilku GPU bez utraty jakości. Na bazie Jamba można tworzyć systemy, które „czytają” ogromne zbiory tekstów: korporacyjne platformy RAG nad dokumentacją wewnętrzną, asystentów do analizy umów, logów i raportów, mocne chatboty i asystentów badawczych, a także rozwiązania copilot dla programistów i analityków, gdzie istotne są długa historia dialogu i głębokie rozumienie kontekstu. Zespół FreeBlock realizuje pełny cykl projektów na bazie Jamba: dobierzemy optymalną wersję modelu, dostroimy go na Twoich danych, zbudujemy architekturę RAG i zintegrujemy rozwiązanie z istniejącymi produktami oraz infrastrukturą. Jeśli chcesz wykorzystać Jamba do tworzenia asystentów, systemów analitycznych lub platform AI z długim kontekstem, zamów tworzenie projektów AI z modelem Jamba w firmie FreeBlock.

Wszystkie technologie