--- title: "DBRX (language model) (CS)" source: "https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "DBRX_(language_model)_(CS)" language: "cs" categories: - "Category:Czech" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 1392 wiki_created_at: 2026-09-06T22:48:00Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:48:00Z downloaded_at: 2026-09-07T22:45:49Z --- # DBRX (language model) (CS) **DBRX** — je otevřený velký jazykový model (LLM) vyvinutý výzkumným týmem Mosaic AI v rámci společnosti Databricks. Model byl oficiálně vydán 27. března 2024 a je prezentován jako vysoce výkonné řešení pro podnikové využití[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-dbrx_blog-1). DBRX je postaven na jemnozrnné architektuře **směsi expertů (MoE)** a kombinuje vysoký výkon s efektivitou trénování a inference. V době vydání dosáhl DBRX nejlepších výsledků mezi všemi otevřenými modely na klíčových benchmarcích, překonal modely jako LLaMA 2, Mixtral a Grok-1 a prokázal konkurenceschopnost se zavřenými modely úrovně GPT-3.5 Turbo[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-infoworld_dbrx-2). ## Historie vývoje Vznik DBRX byl pokračováním strategie Databricks v oblasti rozvoje otevřených generativních modelů. V červnu 2023 společnost Databricks akvírovala startup **MosaicML**, specializující se na trénování velkých modelů, a na jeho základě bylo vytvořeno oddělení **Mosaic AI**[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-techcrunch_dbrx_10m-3). Tým Mosaic AI, vedený předním architektem neuronových sítí Jonathanem Franklem, zahájil vývoj nového velkého LLM s cílem dosáhnout kvality srovnatelné s nejlepšími proprietárními systémy, avšak v otevřeném formátu. Projekt dostal název DBRX. Vývoj a předtrénování modelu trvaly přibližně 2,5 měsíce a podle odhadů stály přibližně **10 milionů dolarů**[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-techcrunch_dbrx_10m-3). ## Architektura DBRX je transformer model typu **pouze dekodér** (*decoder-only*) a implementuje jemnozrnnou (*fine-grained*) architekturu směsi expertů (MoE). Klíčové vlastnosti architektury: - **Celkový počet parametrů**: 132 miliard. - **Experti**: Model se skládá z **16** malých specializovaných podmodelů („expertů"). - **Mechanismus aktivace**: Pro každý vstupní token jsou aktivováni pouze **4** ze 16 expertů. To znamená, že při inferenci je aktivních pouze **36 miliard** parametrů, což zajišťuje vysokou rychlost a efektivitu. Toto schéma poskytuje 65krát více možných kombinací expertů ve srovnání s modelem Mixtral (8 expertů s aktivací 2)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-dbrx_blog-1). - **Komponenty**: Jsou použita moderní architektonická řešení, jako jsou rotační poziční embedding (**RoPE**), *gated linear units* (**GLU**) a *grouped query attention* (**GQA**). - **Délka kontextu**: 32 768 tokenů. Tato architektura umožňuje modelu kombinovat výhody obrovského počtu parametrů (pro ukládání znalostí) s efektivitou menších modelů (pro rychlost inference). ## Trénování Předtrénování DBRX bylo provedeno na pečlivě kurátorovaném datasetu o objemu **12 bilionů** tokenů, složeném z textů a kódu. Kvalita dat byla klíčovou prioritou: vývojáři využili cloudovou platformu Databricks (Apache Spark, Databricks Notebooks, Unity Catalog) pro čištění, přípravu a audit dat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-dbrx_blog-1). Při trénování byla použita metoda **kurikulárního učení** (*curriculum learning*), při níž se v různých fázích měnil poměr typů dat. Například závěrečná část trénování byla věnována postupnému zavádění složitých úloh, což podle vývojářů přineslo znatelné zlepšení kvality. Trénování probíhalo na clusteru **3072** Nvidia H100 GPU. Po předtrénování prošel základní model dodatečným doladěním (*instruction tuning*) pro vytvoření interaktivní verze **DBRX Instruct**, optimalizované pro plnění pokynů uživatele. ## Výkon V době vydání stanovil DBRX nový standard kvality pro otevřené LLM na širokém spektru benchmarků. ### Srovnání s otevřenými modely | Benchmark | Úloha | DBRX Instruct | Nejlepší následující (Mixtral/Grok-1) | |---------------------------------------------|-----------------------|---------------|---------------------------------------| | **Hugging Face Open LLM Leaderboard (AVG)** | Obecné znalosti | 74,5% | 72,7% (Mixtral Instruct) | | **HumanEval** | Programování | 70,1% | 63,2% (Grok-1) | | **GSM8K** | Matematické uvažování | 66,9% | 62,9% (Grok-1) | | **MMLU** | Obecné znalosti | 73,7% | 71,5% (Mixtral Instruct) | Výsledky DBRX Instruct na klíčových benchmarcích[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-dbrx_blog-1) DBRX obsadil první místo jak v celkovém žebříčku **Hugging Face Open LLM Leaderboard**, tak v komplexním testu **Databricks LLM Gauntlet**, přičemž prokázal výrazný náskok před předchůdci[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-dbrx_blog-1). ### Srovnání se zavřenými modely DBRX Instruct překonává **GPT-3.5 Turbo** v řadě klíčových ukazatelů, včetně MMLU (73,7 % oproti 70,0 %) a HumanEval (70,1 % oproti 48,1 %). Z hlediska kvality odpovědí na některých benchmarcích (například MTBench) se model přibližuje úrovni **Gemini 1.0 Pro** a raných verzí **GPT-4**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-dbrx_blog-1). ## Efektivita trénování a inference - **Efektivita trénování**: Použití architektury MoE umožnilo snížit náklady v FLOPS 2–4krát ve srovnání s hustými modely srovnatelné kvality. - **Efektivita inference**: Díky aktivaci pouze 36 miliard parametrů poskytuje DBRX **2–3krát** vyšší propustnost (rychlost inference) ve srovnání s hustými modely ekvivalentní velikosti (například LLaMA2-70B)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-dbrx_blog-1). ## Licencování a dostupnost DBRX je distribuován pod speciálně vytvořenou licencí **Databricks Open Model License**. Ta umožňuje volné použití a modifikaci, včetně komerčního využití, ale obsahuje určitá omezení. Zejména, podobně jako licence LLaMA 2, vyžaduje získání samostatného povolení od Databricks, pokud budou služby založené na DBRX využívány publikem přesahujícím **700 milionů** aktivních uživatelů měsíčně. Předtrénované váhy modelu (základní verze i verze Instruct) jsou dostupné ke stažení prostřednictvím repozitáře na Hugging Face[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_note-huggingface_dbrx-4). ## Literatura - Mosaic Research Team. (2024). *Introducing DBRX: A New State‑of‑the‑Art Open LLM*. Databricks Blog. - Databricks. (2024). *Databricks Open Model License (DBRX)*. Online specification. - Fedus, W.; et al. (2021). *Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity*. arXiv:2101.03961. - Lepikhin, D.; et al. (2020). *GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding*. arXiv:2006.16668. - Ainslie, J.; et al. (2023). *Grouped‑Query Attention: Efficient Training of Generalized Multi‑Query Transformers*. arXiv:2305.13245. - Su, J.; et al. (2021). *RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding*. arXiv:2104.09864. - Dao, T. (2023). *FlashAttention‑2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning*. arXiv:2307.08691. - Cai, W.; et al. (2024). *A Survey on Mixture of Experts in Large Language Models*. arXiv:2407.06204. - Chen, Y.; et al. (2024). *Scaling Laws for Fine‑Grained Mixture of Experts*. arXiv:2402.07871. - Kundu, A.; et al. (2024). *Strategic Data Ordering: Enhancing Large Language Model Training via Curriculum Learning*. arXiv:2405.07490. ## Poznámky 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-dbrx_blog_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-dbrx_blog_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-dbrx_blog_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-dbrx_blog_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-dbrx_blog_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-dbrx_blog_1-5) [1.6](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-dbrx_blog_1-6) «Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM». *Databricks Blog*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-infoworld_dbrx_2-0) «Databricks' open-source DBRX LLM beats Llama 2, Mixtral, and Grok». *InfoWorld*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-techcrunch_dbrx_10m_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-techcrunch_dbrx_10m_3-1) «Databricks spent \$10M on new DBRX generative AI model». *TechCrunch*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_(CS)#cite_ref-huggingface_dbrx_4-0) «databricks/dbrx-base». *Hugging Face*. [4]