Beam 1.0 501B A23B er en tekstmodel fra Reflection til programmering, ræsonnement og opgaver opdelt i flere sammenhængende trin. Dens sparsomme MoE-arkitektur har i alt 501,3 milliarder parametre og omkring 23,4 milliarder aktive parametre pr. token. Modellen er primært udviklet til engelsk; det er nyttigt at tage højde for ved valg af sprog til kildekode, teknisk materiale og detaljerede instruktioner.
Arkitekturen kombinerer lokal og global opmærksomhed, og modeltræningen omfatter kildekode, teknisk dokumentation samt videnskabeligt materiale og undervisningsmateriale. En særskilt træningsfase udviklede lang kontekst med strukturerede koderepositorier, langvarige opgaver og omfattende dokumenter. Under forstærkningslæringen kombinerede udvikleren programmering, terminalarbejde og STEM-opgaver.
Reflection fremhæver softwareteknik, matematiske og videnskabelige ræsonnementer samt trinvis problemløsning. Områderne kan bruges til indholdsrig tekstdialog: forklare forbindelser mellem programkomponenter, analysere en logisk fejl, foreslå en algoritmeændring, planlægge kontrol af en hypotese eller opsummere teknisk materiale.
Beam har et særligt fokus på sparsommelig brug af ræsonnementstokens. Under træningen blev korrekte løsninger med færre overflødige tokens belønnet. Det beskriver udviklerens tilgang; længden på et konkret svar bør stadig angives udtrykkeligt, eksempelvis en kort konklusion, et detaljeret bevis eller en patch med forklaring.
Tilslutningens kontekstvindue er 1 048 576 tokens. Det omfatter angivet materiale, instruktioner, historik og svaret, der dannes. I modellens metadata angives en svarstørrelse på op til 131 072 tokens. Pladsen gør det muligt at angive flere sammenhængende tekster: specifikation, implementeringsudsnit, kontrolresultater og tilhørende spørgsmål. Giv materialerne navne, og bed om at markere grundlaget for konklusioner, så bliver store analyser lettere at kontrollere.
Til en kodeopgave kan du eksempelvis først bede om et afhængighedskort ud fra de angivne filer, derefter lokalisere ændringen og til sidst udarbejde implementeringen. Til en videnskabelig opgave angives grundbetingelser, notation og det ønskede præcisionsniveau. Det er måder at organisere en forespørgsel på, så det nyttige resultat kan sammenholdes med grundmaterialet.
Tilslutningen modtager tekst og returnerer tekst via Messages, Responses, Chat Completions og tekstbaseret generateContent. Kode og anbefalinger kommer som modellens svar; kørsel af kommandoer og arbejde med eksterne data bestemmes af applikationens funktioner.
", "aboutText": "### Beam 1.0 fra Reflection\n\nBeam 1.0 501B A23B er en tekstmodel fra Reflection til programmering, ræsonnement og opgaver opdelt i flere sammenhængende trin. Dens sparsomme MoE-arkitektur har i alt 501,3 milliarder parametre og omkring 23,4 milliarder aktive parametre pr. token. Modellen er primært udviklet til engelsk; det er nyttigt at tage højde for ved valg af sprog til kildekode, teknisk materiale og detaljerede instruktioner.\n\nArkitekturen kombinerer lokal og global opmærksomhed, og modeltræningen omfatter kildekode, teknisk dokumentation samt videnskabeligt materiale og undervisningsmateriale. En særskilt træningsfase udviklede lang kontekst med strukturerede koderepositorier, langvarige opgaver og omfattende dokumenter. Under forstærkningslæringen kombinerede udvikleren programmering, terminalarbejde og STEM-opgaver.\n\n### Modellens retning\n\nReflection fremhæver softwareteknik, matematiske og videnskabelige ræsonnementer samt trinvis problemløsning. Områderne kan bruges til indholdsrig tekstdialog: forklare forbindelser mellem programkomponenter, analysere en logisk fejl, foreslå en algoritmeændring, planlægge kontrol af en hypotese eller opsummere teknisk materiale.\n\nBeam har et særligt fokus på sparsommelig brug af ræsonnementstokens. Under træningen blev korrekte løsninger med færre overflødige tokens belønnet. Det beskriver udviklerens tilgang; længden på et konkret svar bør stadig angives udtrykkeligt, eksempelvis en kort konklusion, et detaljeret bevis eller en patch med forklaring.\n\n### Stor tekstkontekst i Ailoot API\n\nTilslutningens kontekstvindue er 1 048 576 tokens. Det omfatter angivet materiale, instruktioner, historik og svaret, der dannes. I modellens metadata angives en svarstørrelse på op til 131 072 tokens. Pladsen gør det muligt at angive flere sammenhængende tekster: specifikation, implementeringsudsnit, kontrolresultater og tilhørende spørgsmål. Giv materialerne navne, og bed om at markere grundlaget for konklusioner, så bliver store analyser lettere at kontrollere.\n\nTil en kodeopgave kan du eksempelvis først bede om et afhængighedskort ud fra de angivne filer, derefter lokalisere ændringen og til sidst udarbejde implementeringen. Til en videnskabelig opgave angives grundbetingelser, notation og det ønskede præcisionsniveau. Det er måder at organisere en forespørgsel på, så det nyttige resultat kan sammenholdes med grundmaterialet.\n\nTilslutningen modtager tekst og returnerer tekst via Messages, Responses, Chat Completions og tekstbaseret generateContent. Kode og anbefalinger kommer som modellens svar; kørsel af kommandoer og arbejde med eksterne data bestemmes af applikationens funktioner.", "locale": "da", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttextPOST /v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContenttexttext