12人以上の元Google Deepmind科学者が共同設立したReka Aiは、最近、最初のオープンソースモデルであるReka Flash3をリリースしました。 210億のパラメーターを備えたこの推論モデルが開始されると、業界からの広範な注目を集めました。
公式レポートによると、Reka Flash3のパラメータースケールはわずか210億人ですが、このモデルはゼロから訓練された一般的な推論モデルです。さまざまな合成およびパブリックデータセットで監視された微調整を実行するだけでなく、モデルおよびルールベースの強化学習（RLOO）を通じて深く最適化します。
この「内部および外部」トレーニング方法により、Reka Flash3はパフォーマンスの驚くべき強度を示すことができ、コマンドAやGEMMA327Bなどのより大きなパラメーターを使用してモデルを上回ることもできます。
さらにエキサイティングなのは、Reka Flash3が同じスケールのオープンソースモデルの中でリーダーとして歓迎されていることです。これは、開発者が最終的に、さまざまな革新的なアプリケーションをより自由に探索して構築できる強力で無料の「手兵器」を持っていることを意味します。
Reka Flash3の機能は、単純なテキスト生成以上のものです。その背後には多くのエキサイティングな機能的特徴があります：
第一に、一般的な推論モデルとして、Reka Flash3は論理的推論においてうまく機能します。複雑な質問に答えるか、マルチステップの推論を実施しているかにかかわらず、「スマート」側を示すことができます。
第二に、当局者は、Reka Flash3は低遅延モデルであり、デバイスへの展開に非常に適していることを強調しました。これは、将来的には、この強力なモデルが携帯電話やタブレットなどのターミナルデバイスでもたらす便利なサービスを直接体験できることを意味します。これは、「効率性の最初」の時代の単なる祝福です！
さらに、Reka Flash3は独立したモデルであるだけでなく、Reka AIの新しいプラットフォームNexusの中核的な駆動力でもあります。 Nexusプラットフォームは、組織がWebページを閲覧し、コードを実行し、ドキュメント、画像、ビデオ、オーディオなどの内部ファイルを分析できるネイティブの詳細な研究機能を備えたAIワーカーを作成および管理できるように設計されています。
Reka Flash3は、出力を生成する前に「考えてください」し、特定のタグを使用して思考プロセスの開始と終了をマークします。興味深いことに、Reka AIは、ユーザーが特定の数の思考ステップを追跡した後に出力を強制できる「予算義務的な」メカニズムも提供します。
Reka Flash3での優れた機能にもかかわらず、当局者は率直に言って、より小さなモデルとして、知識集約型のタスクに最適な選択ではないと指摘しました。このタイプの需要については、Reka AIは、Web検索などのツールを使用してReka Flash3を使用して、モデルにより広範な知識源を与えることを推奨しています。
モデル：https：//top.aibase.com/tool/reka-flash-3