TII z Abu Zabi udostępnia Falcon-H1 Arabic jako czołowy arabski model AI na świecie

Instytut Innowacji Technologicznych (TII), jednostka zajmująca się badaniami stosowanymi przynależąca do Rady ds. Zaawansowanych Technologii (ATRC) w Abu Zabi, udostępnił Falcon-H1 Arabic, nowo opracowany duży model językowy oparty na hybrydowej architekturze Mamba-Transformer. Model ten, który całkowicie odchodzi od poprzednich wersji opartych na architekturze transformerów, stanowi system osiągający najwyższe wyniki na tablicy rankingowej otwartych arabskich LLM (ang. OALL).

Ten istotny krok naprzód ugruntowuje Falcon-H1 Arabic jako czołowy arabski model AI dostępny obecnie na rynku, osiągający wyższe wyniki niż o wiele większe modele, zapewniając przy tym znakomitą dokładność, zarządzanie kontekstem i reprezentację języka.

Jego Ekscelencja Faisal Al Bannai, doradca prezydenta ZEA i sekretarz generalny Rady ds. Zaawansowanych Technologii, powiedział: „Falcon-H1 Arabic odzwierciedla nasze nieustające zobowiązanie do wzmacniania pozycji ZEA jako światowego ośrodka zaawansowanych technologii i odpowiedzialnej AI. Udostępniając modele wychodzące naprzeciw językowym i kulturowym potrzebom regionu, umożliwiamy dostępne, istotne innowacje wywierające realny wpływ na nasze społeczeństwa. Dokonanie to świadczy o ogromnym talencie i bogatej wiedzy naukowej, które skupia TII”.

W ślad za pozytywnym odbiorem modeli Falcon-Arabic udostępnionych na początku roku, odzwierciedlającym wyraźne zapotrzebowanie społeczności na wysokiej jakości arabskie LLM, TII poczynił istotne postępy na rzecz opracowania nowej rodziny modeli Falcon-H1 Arabic. Modele, dostępne w wersjach 3B, 7B i 34B, zostały opracowane z myślą o zaspokojeniu rozmaitych potrzeb pod względem dostępnej infrastruktury i przypadków użycia. Falcon-H1 Arabic wprowadza usprawnienia w zakresie jakości danych, zakresu dialektów, stabilności odpowiedzi w obszernym kontekście i matematycznego rozumowania, umożliwiając dokładniejsze, bardziej rzetelne i osadzone w kontekście zrozumienie języka arabskiego w rzeczywistych warunkach zastosowania.

Dr. Najwa Aaraj, dyrektor generalna TII, powiedziała: „[p]rzy opracowywaniu Falcon-H1 Arabic oparliśmy się na wieloletnich pracach kładących podwaliny pod arabską AI, pragnąc zapewnić bezpośrednią odpowiedź na potrzeby naszych społeczności, w tym programistów i przedsiębiorstw. Dzięki rozwojowi architektury, jakości danych i rozumowania w obszernym kontekście udostępniamy rozwiązania pozwalające otworzyć nowe możliwości w edukacji, służbie zdrowia, zarządzaniu i biznesie, a także w innych obszarach działalności, a wszystko to w języku arabskim. Model ten stanowi istotny krok w ramach realizacji naszej misji, jaką jest dostarczanie światowej klasy AI służącej naszemu regionowi i przyczyniającej się do globalnych postępów”.

Wyniki testów porównawczych

Na tablicy rankingowej OALL, która ocenia wyniki modeli w odniesieniu do wielu różnych zadań polegających na interpretacji i rozumowaniu w języku arabskim, model Falcon-H1 Arabic wyraźnie plasuje się w czołówce:

• Model 3B osiąga średni wynik 61,87%, czyli o 10 pkt więcej niż wiodący konkurenci w wersjach 4B, na przykład opracowany przez Microsoft model Phi-4 Mini.

• Model 7B osiąga średni wynik 71,47%, czyli radzi sobie lepiej niż wszystkie modele o wielkości około 10B, w tym Fanar-1-9B z Kataru i HUMAIN ALLaM 7B z Arabii Saudyjskiej.

• Model 34B osiąga wynik 75,36%, a tym samym radzi sobie lepiej niż systemy nawet większe niż 70B, w tym modele Qwen2.5 72B z Chin i Llama-3.3 70B firmy Meta.

Oprócz rankingu OALL modele Falcon-H1 Arabic osiągają również niesamowite wyniki w bardziej ukierunkowanych testach, w tym (i) 3LM w odniesieniu do rozumowania STEM, (ii) ArabCulture w odniesieniu do rozumienia względów kulturowych i osadzania w kontekście oraz (iii) AraDice (rozumienie dialektów).

Łącznie wyniki te stanowią przełom dla arabskiej AI. Falcon-H1 Arabic nie tylko osiąga lepsze wyniki niż o wiele większe modele, zarówno w testach ogólnych, jak i specjalistycznych, ale także wykazuje głębię językową, znakomite zdolności rozumowania i wydajność wyznaczającą nowy standard w tej dziedzinie. Tym samym Falcon-H1 Arabic zyskuje miano najzdolniejszej i najbardziej wszechstronnej rodziny arabskich modeli językowych opracowanych do dnia dzisiejszego.

Dr Hakim Hacid, główny badacz Centrum ds. AI i Cyfrowych Badań Naukowych działającego przy TII (AIDRC), powiedział „[t]en model stanowi wyraz naszych starań na rzecz opracowania arabskiej AI, która będzie nie tylko bardziej zaawansowana, ale również prawdziwie przydatna w rzeczywistych warunkach zastosowania. Dzięki poprawie efektywności, dokładności zrozumienia i zakresu języków umożliwiamy powstanie systemów AI, które zapewnią lepsze wsparcie instytucjom, programistom i społecznościom w całym regionie”.

Model uwzględnia również znacznie szerszy kontekst – okna obejmujące nawet 256 tys. tokenów – dzięki czemu potrafi przetworzyć duże ilości informacji w ramach pojedynczej interakcji. W praktyce oznacza to, że użytkownicy mogą na przykład analizować długie dokumenty prawne, akta medyczne, artykuły naukowe lub firmowe bazy wiedzy bez utraty kontekstu lub ciągłości, co do tej pory nie było możliwe na tak dużą skalę.

Opracowane przez TII modele AI Falcon plasują się na najwyższej pozycji w regionalnych i światowych testach porównawczych od 2023 r., a model Falcon-H1 Arabic jest obecnie liderem tablicy rankingowej otwartych arabskich LLM porównującej modele wszystkich wielkości. Wyniki te ilustrują zdolności TII pod względem kształtowania suwerennych funkcji AI, konkurencyjnych na najwyższym światowym poziomie, a zarazem wzmacniają przywództwo Abu Zabi i całych ZEA w dziedzinie badań i innowacji w zakresie arabskiej AI.

Nowe modele są teraz dostępne na platformie testowej za pośrednictwem publicznego interfejsu TII pod adresem: https://chat.falconllm.tii.ae.

Oficjalną, obowiązującą wersję niniejszego zawiadomienia stanowi tekst oryginalny sporządzony w języku źródłowym. Tekst tłumaczenia służy wyłącznie celom orientacyjnym, został sporządzony wyłącznie dla celów ułatwienia zrozumienia zawiadomienia i należy interpretować go w odniesieniu do tekstu źródłowego, który jest jedyną wersją mającą skutki prawne.