YandexGPT (language model) (TH)
Jump to navigation
Jump to search
YandexGPT (Yet another GPT) — กลุ่มโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Yandex และเปิดตัวครั้งแรกในเดือนพฤษภาคม ค.ศ. 2023[1] เครือข่าย YandexGPT ถูกนำไปใช้งานในผู้ช่วยในตัวชื่อ Alice, บริการค้นหา และบริการอื่น ๆ รวมถึงสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API สาธารณะของแพลตฟอร์ม Yandex Cloud[2]
YaLM‑100B (2022) — โมเดลวิจัยรุ่นก่อนหน้าที่มีพารามิเตอร์ 100 พันล้านตัวและเป็นโอเพนซอร์ส ซึ่งทำหน้าที่เป็น "หลักฐานแนวคิด" แต่ YandexGPT ถูกสร้างขึ้นแยกต่างหากเพื่อการใช้งานเชิงพาณิชย์[3]
ประวัติการเปิดตัว
| วันที่ | รุ่น | คุณสมบัติสำคัญ |
|---|---|---|
| มิ.ย. 2022 | YaLM‑100B | พารามิเตอร์ 100B, ข้อมูล 1.7 TB; Apache 2.0[3] |
| 17 พ.ค. 2023 | YandexGPT 1.0 | รวมเข้ากับ Alice[1] |
| 7 ก.ย. 2023 | YandexGPT 2 | คุณภาพเพิ่มขึ้น +67% จากการทดสอบภายใน[4] |
| 28 มี.ค. 2024 | YandexGPT 3 Pro / Lite | สายผลิตภัณฑ์ API ระดับองค์กรใหม่[5] |
| 24 ต.ค. 2024 | YandexGPT 4 Pro / Lite | บริบท 32,000 token; การให้เหตุผลแบบซ่อน (chain‑of‑thought)[6] |
| 25 ก.พ. 2025 | YandexGPT 5 Pro | เทียบเท่า GPT‑4o ใน 64% ของงาน[7] |
| 31 มี.ค. 2025 | YandexGPT 5 Lite Instruct | โมเดลขนาด 8 พันล้านพารามิเตอร์ในรูปแบบสาธารณะ; รูปแบบ Llama[8] |
สถาปัตยกรรมและการฝึกอบรม
- สถาปัตยกรรมพื้นฐาน: transformer ที่ได้รับการปรับแต่งสำหรับภาษารัสเซีย
- YandexGPT 5 Lite: รองรับ Llama; pre‑training ≈ 15 ล้านล้าน token, fine‑tuning ตามมา ≈ 320 พันล้าน[8]
บริบทและขีดจำกัด
- ขีดจำกัดบริบทตามสถาปัตยกรรม — 32,000 token (เวอร์ชัน 4/5)[6]
- API สาธารณะจำกัดคำขอเดียว (prompt + completion) ที่ 7,400 token[9]
- ขนาดสูงสุดของคำตอบ — 2,000 token ตามส่วน "Quotas and limits"[10]
โมเดลปัจจุบัน (มิถุนายน 2025)
| โมเดล | พารามิเตอร์ | บริบท | สัญญาอนุญาต | หมายเหตุ |
|---|---|---|---|---|
| YandexGPT 5 Pro | ไม่ระบุ | 32,000 | กรรมสิทธิ์ | เข้าถึงผ่าน API และ Alice Pro[7] |
| YandexGPT 5 Lite | 8 พันล้าน | 32,000 | Yandex GPT‑Lite License | เปิดให้ใช้งาน; รองรับ Llama[8] |
| YaLM‑100B | 100 พันล้าน | 2,048 | Apache 2.0 | โครงการต้นฉบับ[3] |
Benchmark
- การทดสอบภายใน: 5 Pro บรรลุความเท่าเทียมกับ GPT‑4o ใน 64% ของงาน; เหนือกว่า 4 Pro อยู่ที่ 67%[7]
- ru‑LLM Arena: YandexGPT รักษาตำแหน่งนำโดย ELO rating ในกลุ่มโมเดลภาษารัสเซีย[11]
Fine‑tuning
สำหรับ 5 Lite รองรับวิธี LoRA อย่างเป็นทางการ; ตัวอย่างการรันได้เผยแพร่ใน model card[8]
โหมด API
- แบบซิงโครนัส — การตอบสนองที่รวดเร็ว (Lite)
- แบบอะซิงโครนัส — งานที่ต้องใช้ทรัพยากรมาก (Pro)[2]
Multimodality
กลุ่มโมเดล YandexGPT ยังคงเป็นแบบข้อความเท่านั้น; บริการ multimodal ("Neuro", "YandexArt", "Yandex Vision") ได้รับการพัฒนาแยกต่างหาก[6]
ลิงก์
- YandexGPT ใน Yandex Cloud — หน้าบริการ
- น้ำหนักโมเดล YandexGPT‑5 Lite บน Hugging Face
- Repository ของ YaLM‑100B บน GitHub
บรรณานุกรม
- Matkin, N. et al. (2024). Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies. arXiv:2407.19816.
- Tsanda, A.; Bruches, E. (2024). Russian-Language Multimodal Dataset for Automatic Summarization of Scientific Papers. arXiv:2405.07886.
- Goloburda, M. et al. (2025). Qorǵau: Evaluating LLM Safety in Kazakh-Russian Bilingual Contexts. arXiv:2502.13640.
- Togmanov, M. et al. (2025). KazMMLU: Evaluating Language Models on Kazakh, Russian, and Regional Knowledge of Kazakhstan. arXiv:2502.12829.
- Noels, S. et al. (2025). What Large Language Models Do Not Talk About: An Empirical Study of Moderation and Censorship Practices. arXiv:2504.03803.
หมายเหตุ
- ↑ 1.0 1.1 «“Яндекс” добавил в “Алису” аналог ChatGPT». РБК. [1]
- ↑ 2.0 2.1 «Getting started with YandexGPT (Quickstart)». Yandex Cloud Docs. [2]
- ↑ 3.0 3.1 3.2 «yandex/YaLM‑100B: Pretrained language model with 100B». GitHub. [3]
- ↑ «Как “Яндекс” решил зарабатывать на своём аналоге ChatGPT». РБК. [4]
- ↑ «“Яндекс” представил третье поколение нейросетей YandexGPT». РБК. [5]
- ↑ 6.0 6.1 6.2 «Более мощное семейство моделей YandexGPT 4». Habr. [6]
- ↑ 7.0 7.1 7.2 «“Яндекс” внедрил YandexGPT 5 Pro в чат с “Алисой Про”». AdIndex. [7]
- ↑ 8.0 8.1 8.2 8.3 «yandex/YandexGPT‑5‑Lite‑8B‑pretrain». Hugging Face. [8]
- ↑ «ChatYandexGPT API Reference (max_tokens = 7400)». LangChain Docs. [9]
- ↑ «Yandex Cloud service quotas and limits → Foundation Models». Yandex Cloud Docs. [10]
- ↑ «llmarena/llmarena — российская краудсорсинговая платформа оценки LLM». GitHub. [11]