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title: "Falcon (família de modelos de linguagem)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Falcon_(família_de_modelos_de_linguagem)"
language: "pt"
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  - "Category:Large language models"
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revision_id: 2111
wiki_created_at: 2026-09-06T22:58:46Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:58:46Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:49:23Z
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# Falcon (família de modelos de linguagem)

**Falcon** é uma família de grandes modelos de linguagem (LLMs) de código aberto, desenvolvida pelo **Technology Innovation Institute** (<a href="https://www.tii.ae/" class="external text" rel="nofollow">Technology Innovation Institute, TII</a>) em Abu Dhabi, EAU<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-interfax-release-1)</sup>. Os modelos Falcon tornaram-se uma contribuição significativa para o desenvolvimento da inteligência artificial acessível, ocupando regularmente posições de destaque em rankings de desempenho, como o Open LLM Leaderboard da Hugging Face<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.

A família inclui modelos de vários tamanhos e especializações, desde versões compactas para execução em hardware de consumo até os maiores modelos que competem com os desenvolvimentos das principais empresas de tecnologia. As principais características do Falcon são sua arquitetura avançada, o treinamento no conjunto de dados de alta qualidade **RefinedWeb** e uma licença predominantemente aberta, a Apache 2.0<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-hf-transformers-doc-3)</sup>.

## História e desenvolvimento

A primeira versão dos modelos Falcon foi apresentada em junho de 2023. Em setembro de 2023, foi lançado o modelo **Falcon-180B**, que na época se tornou o maior e mais performático LLM de código aberto do mundo, superando o Llama 2 70B da Meta em número de parâmetros<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-decoder-180b-review-4)[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-neurohive-180b-5)</sup>.

O desenvolvimento posterior da família incluiu o lançamento de novas gerações e versões especializadas:

- **Falcon 2** (2024): A segunda iteração com capacidades aprimoradas, incluindo uma versão multimodal **Falcon 2 11B VLM** (Vision Language Model)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- **Falcon 3** (dezembro de 2024): A última geração, treinada com 14 trilhões de tokens, com funções multimodais expandidas e otimizada para operar em hardware leve, incluindo laptops<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-mediaoffice-falcon3-8)</sup>.
- **Modelos especializados**: Foram lançados modelos adaptados para tarefas específicas, como o **Falcon Arabic** e o **Falcon Mamba**.

| Modelo            | Parâmetros (bilhões) | Principais características                                                                                                                                                                                                            | Licença                                                                                                                                                                                  |
|-------------------|----------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **Falcon-180B**   | 180                  | Maior modelo da primeira geração; treinado com 3,5 trilhões de tokens; supera o GPT-3.5<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.           | TII Falcon License 1.0 (com restrições para uso comercial)<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-neurohive-180b-5)</sup> |
| **Falcon-40B**    | 40                   | Modelo base de alto desempenho; treinado com 1 trilhão de tokens.                                                                                                                                                                     | Apache 2.0                                                                                                                                                                               |
| **Falcon-7B**     | 7                    | Modelo compacto, exigindo ~15 GB de memória GPU; adequado para hardware de consumo<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.                     | Apache 2.0                                                                                                                                                                               |
| **Falcon-1.3B**   | 1.3                  | Modelo menor para dispositivos com recursos limitados.                                                                                                                                                                                | Apache 2.0                                                                                                                                                                               |
| **Falcon 2 11B**  | 11                   | Segunda geração; compete com o Llama 3 8B e Gemma 7B; existe uma versão multimodal (VLM)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.            | Apache 2.0                                                                                                                                                                               |
| **Falcon 3**      | N/D                  | Treinado com 14 trilhões de tokens; multimodalidade (texto, imagem, áudio, vídeo); opera em laptops<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>. | Apache 2.0                                                                                                                                                                               |
| **Falcon Arabic** | 7                    | Modelo especializado para o idioma árabe (padrão e dialetos); arquitetura do Falcon 3<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-tii-falcon-arabic-page-9)</sup>.          | Apache 2.0                                                                                                                                                                               |
| **Falcon Mamba**  | N/D                  | Modelo experimental baseado na arquitetura Mamba (SSM) em vez de Transformer<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-pikabu-mamba-10)</sup>.                           | Apache 2.0                                                                                                                                                                               |

Principais modelos da família Falcon

## Arquitetura e características técnicas

### Arquitetura Transformer

A maioria dos modelos Falcon é construída sobre uma arquitetura Transformer do tipo "decoder-only". As principais decisões arquitetônicas incluem:

- **Multi-Query Attention (MQA)**: Diferente da Multi-Head Attention padrão, onde cada "cabeça" (head) tem seu próprio conjunto de chave-valor (key/value), na MQA todas as cabeças de atenção compartilham um único conjunto de chave e valor. Isso reduz significativamente o consumo de memória e acelera a inferência sem perda substancial de qualidade<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.
- **Rotary Positional Embeddings (RoPE)**: Para codificar a informação de posição dos tokens, utiliza-se o RoPE, assim como em outros LLMs modernos.
- **FlashAttention**: Utilizado para otimizar os cálculos do mecanismo de atenção.

### Arquitetura Mamba (State Space Model)

O modelo **Falcon Mamba** é inovador, pois se afasta da arquitetura Transformer tradicional em favor do **State Space Model (SSM)**. A arquitetura Mamba processa sequências de dados de forma linear, o que lhe permite ser significativamente mais eficiente ao lidar com contextos muito longos e exigir menos recursos computacionais em comparação com os Transformers<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-pikabu-mamba-10)</sup>.

### Dados de treinamento

A base para o treinamento dos modelos Falcon é o conjunto de dados de alta qualidade **RefinedWeb**, criado pelo TII<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-neurohive-180b-5)</sup>. Ele consiste em trilhões de tokens extraídos do Common Crawl, com a aplicação de rigorosa filtragem e desduplicação para aumentar a qualidade.

- Para o **Falcon-180B**, foi utilizado um conjunto de dados expandido de **3,5 trilhões de tokens**, composto por aproximadamente 85% de RefinedWeb, além de dados selecionados de livros, diálogos e código<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.
- O **Falcon Arabic** foi treinado em um conjunto de dados nativo (não traduzido) de árabe de alta qualidade, abrangendo tanto o árabe padrão moderno quanto dialetos regionais<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-tii-news-falcon-arabic-11)</sup>.

## Modelos especializados

### Falcon Arabic

O **Falcon Arabic** é um modelo com 7 bilhões de parâmetros, especialmente otimizado para o idioma árabe. Ele demonstra resultados excepcionais em benchmarks de árabe (Open Arabic LLM Leaderboard) e é capaz de compreender tanto o **Árabe Padrão Moderno (MSA)** quanto uma variedade de dialetos regionais. Isso permite que o modelo forneça respostas culturalmente conscientes e precisas para usuários de língua árabe<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-tii-falcon-arabic-page-9)</sup>. Em termos de desempenho, ele supera modelos até 10 vezes maiores em tamanho<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-falconfoundation-arabic-perf-12)</sup>.

### Capacidades multimodais

- O **Falcon 2 11B VLM** foi o primeiro modelo multimodal da família, capaz de processar tanto texto quanto imagens<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- O **Falcon 3** expandiu significativamente essas capacidades, adicionando suporte para **vídeo e áudio**. Está previsto que um modo de voz completo esteja disponível em janeiro de 2025<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>.

## Desempenho e problemas

### Comparação com concorrentes

Os modelos Falcon demonstram consistentemente um alto desempenho.

- O **Falcon-180B** supera o GPT-3.5 e o Llama 2 70B na maioria dos benchmarks acadêmicos, como MMLU, HellaSwag e LAMBADA, embora seja inferior ao GPT-4<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.
- O **Falcon 2 11B** demonstra um desempenho no mesmo nível ou superior ao do Meta Llama 3 8B e do Google Gemma 7B<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- O **Falcon 3**, no momento de seu lançamento, alcançou o primeiro lugar no ranking global da Hugging Face entre os modelos de seu tamanho<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>.

### Limitações e problemas

- **Qualidade em diferentes idiomas**: A maior parte dos dados de treinamento é em inglês<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-13)</sup>. Por isso, a qualidade do desempenho dos modelos em outros idiomas, incluindo o russo, pode ser significativamente inferior.<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-aetoswire-falcon-h1-rus-14)</sup>.
- **Alucinações**: Como todos os LLMs, os modelos Falcon estão sujeitos à geração de informações imprecisas ou fictícias (alucinações), o que exige uma abordagem cautelosa ao serem utilizados em aplicações críticas<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-habr-hallucinations-15)</sup>.
- **Restrições de licenciamento**: Embora a maioria dos modelos seja distribuída sob a licença Apache 2.0, o modelo principal, Falcon-180B, possui sua própria licença, a **TII Falcon LLM License**, que impõe a obrigação de pagamento de royalties para uso comercial com receita superior a 1 milhão de dólares, o que limita sua aplicação em negócios<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-neurohive-180b-5)[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_note-hf-180b-discussions-16)</sup>.

## Referências bibliográficas

- Ainslie, J. et al. (2023). *GQA: Training Generalized Multi‑Query Transformer Models from Multi‑Head Checkpoints*. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.13245" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2305.13245</a>.
- Almazrouei, E. et al. (2023). *The Falcon Series of Open Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2311.16867" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2311.16867</a>.
- Dao, T. et al. (2022). *FlashAttention: Fast and Memory‑Efficient Exact Attention with IO‑Awareness*. <a href="https://arxiv.org/abs/2205.14135" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2205.14135</a>.
- Ding, Y. et al. (2024). *LongRoPE: Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens*. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.13753" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2402.13753</a>.
- Fedus, W.; Zoph, B.; Shazeer, N. (2021). *Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity*. <a href="https://arxiv.org/abs/2101.03961" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2101.03961</a>.
- Gu, A.; Dao, T. (2023). *Mamba: Linear‑Time Sequence Modeling with Selective State Spaces*. <a href="https://arxiv.org/abs/2312.00752" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2312.00752</a>.
- Penedo, G. et al. (2023). *The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM: Outperforming Curated Corpora with Web Data, and Web Data Only*. <a href="https://arxiv.org/abs/2306.01116" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2306.01116</a>.
- Peng, B. et al. (2023). *YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2309.00071" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2309.00071</a>.
- Shazeer, N. (2019). *Fast Transformer Decoding: One Write‑Head is All You Need*. <a href="https://arxiv.org/abs/1911.02150" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1911.02150</a>.
- Su, J. et al. (2021). *RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding*. <a href="https://arxiv.org/abs/2104.09864" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2104.09864</a>.

## Ligações externas

- <a href="https://falconllm.tii.ae/" class="external text" rel="nofollow">Site oficial do Falcon LLM</a>
- <a href="https://huggingface.co/tiiuae" class="external text" rel="nofollow">Perfil do TII no Hugging Face</a>
- <a href="https://github.com/falcon-llm/falcon-llm" class="external text" rel="nofollow">Repositório no GitHub</a>

## Notas

1.  <span id="cite_note-interfax-release-1">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-interfax-release_1-0) "Nos EAU foi apresentado o grande modelo de linguagem Falcon 2". *Interfax*. <a href="https://www.interfax.ru/pressreleases/904243" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-hf-blog-falcon-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-hf-blog-falcon_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-hf-blog-falcon_2-1)</sup> <sup>[2.2](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-hf-blog-falcon_2-2)</sup> "Falcon: The 'T-shirt-sized' 7B and 40B models that are democratizing the LLM landscape". *Hugging Face Blog*. <a href="https://huggingface.co/blog/falcon" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-hf-transformers-doc-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-hf-transformers-doc_3-0) "Falcon Model". *Hugging Face Transformers documentation*. <a href="https://huggingface.co/docs/transformers/v4.34.0/model_doc/falcon" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-decoder-180b-review-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-decoder-180b-review_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-decoder-180b-review_4-1)</sup> <sup>[4.2](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-decoder-180b-review_4-2)</sup> <sup>[4.3](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-decoder-180b-review_4-3)</sup> "Falcon 180B open-source language model outperforms GPT-3.5 and Llama 2". *The Decoder*. <a href="https://the-decoder.com/falcon-180b-open-source-language-model-outperforms-gpt-3-5-and-llama-2/" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-neurohive-180b-5">↑ <sup>[5.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-neurohive-180b_5-0)</sup> <sup>[5.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-neurohive-180b_5-1)</sup> <sup>[5.2](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-neurohive-180b_5-2)</sup> <sup>[5.3](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-neurohive-180b_5-3)</sup> "Falcon 180B: o maior modelo de linguagem aberto do mundo". *Neurohive*. <a href="https://neurohive.io/ru/papers/falcon-180b/" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-aetoswire-falcon2-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-1)</sup> <sup>[6.2](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-2)</sup> <sup>[6.3](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-3)</sup> "Falcon 2: O Instituto de Inovação Tecnológica dos EAU lança uma nova série de modelos de IA que supera o Llama 3 da Meta". *AETOSWire*. <a href="https://aetoswire.com/ru/news/falcon-2:-институт-технологических-инноваций-оаэ-выпускает-новую-серию-ии-моделей,-превосходящую-llama-3-от-meta" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-aetoswire-falcon3-7">↑ <sup>[7.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-1)</sup> <sup>[7.2](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-2)</sup> <sup>[7.3](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-3)</sup> "Falcon 3: O Instituto de Inovação Tecnológica dos EAU lança os modelos de IA pequenos mais poderosos do mundo, capazes de operar até mesmo em dispositivos leves, incluindo laptops". *AETOSWire*. <a href="https://aetoswire.com/ru/news/falcon-3:-институт-технологических-инноваций-оаэ-запускает-самые-мощные-в-мире-малые-ии-модели,-способные-работать-даже-на-легких-устройствах,-включая-ноутбуки" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-mediaoffice-falcon3-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-mediaoffice-falcon3_8-0) "Technology Innovation Institute launches Falcon 3 model to enhance access to AI through light infrastructures". *Abu Dhabi Media Office*. <a href="https://www.mediaoffice.abudhabi/en/technology/technology-innovation-institute-launches-falcon-3-model-to-enhance-access-to-ai-through-light-infrastructures/" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-tii-falcon-arabic-page-9">↑ <sup>[9.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-tii-falcon-arabic-page_9-0)</sup> <sup>[9.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-tii-falcon-arabic-page_9-1)</sup> "Falcon Arabic". *FalconLLM TII*. <a href="https://falconllm.tii.ae/falcon-arabic.html" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-pikabu-mamba-10">↑ <sup>[10.0](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-pikabu-mamba_10-0)</sup> <sup>[10.1](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-pikabu-mamba_10-1)</sup> "Falcon Mamba — um novo passo no desenvolvimento de modelos de linguagem sem o mecanismo de atenção". *Pikabu*. <a href="https://pikabu.ru/story/falcon_mamba_novyiy_shag_v_razvitii_yazyikovyikh_modeley_bez_mekhanizma_vnimaniya_11701207" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-tii-news-falcon-arabic-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-tii-news-falcon-arabic_11-0) "Middle East's Leading AI Powerhouse TII Launches Two New AI Models". *TII News*. <a href="https://www.tii.ae/news/middle-easts-leading-ai-powerhouse-tii-launches-two-new-ai-models-falcon-arabic-first-arabic" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>
12. <span id="cite_note-falconfoundation-arabic-perf-12">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-falconfoundation-arabic-perf_12-0) "Middle East's leading AI powerhouse, TII,launches two new AI models". *Falcon Foundation*. <a href="https://falconfoundation.ai/middle-easts-leading-ai-powerhouse-tiilaunches-two-new-ai-models-falcon-arabic-the-first-arabic-model-in-the-falcon-series-falcon-h1-a-best-in-class-high-performance-model.php" class="external autonumber" rel="nofollow">[12]</a></span>
13. <span id="cite_note-13">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-13) Almazrouei, Ebtesam, Hamza Alobeidli, Abdulaziz Alshamsi, Alessandro Cappelli, Ruxandra Cojocaru, Mérouane Debbah, Étienne Goffinet, et al. "The Falcon Series of Open Language Models". arXiv, 29 de novembro de 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.16867.<a href="https://arxiv.org/abs/2311.16867" class="external autonumber" rel="nofollow">[13]</a></span>
14. <span id="cite_note-aetoswire-falcon-h1-rus-14">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-aetoswire-falcon-h1-rus_14-0) "O principal produtor de IA do Oriente Médio, TII, lança dois novos modelos de IA: Falcon Arabic — o primeiro modelo em árabe da série Falcon, e Falcon H1 — um modelo de alto desempenho que é o melhor de sua classe". *AETOSWire*. <a href="https://aetoswire.com/ru/news/ведущий-производитель-ии-на-ближнем-востоке-tii-запускает-две-новые-модели-ии:-falcon-arabic-—-первую-в-серии-falcon-арабоязычную-модель,-и-falcon-h1-—-высокопроизводительную-модель,-которая-является-лучшей-в-своем-классе" class="external autonumber" rel="nofollow">[14]</a></span>
15. <span id="cite_note-habr-hallucinations-15">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-habr-hallucinations_15-0) "Falcon-180B: análise, execução e primeiras impressões". *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/articles/826146/" class="external autonumber" rel="nofollow">[15]</a></span>
16. <span id="cite_note-hf-180b-discussions-16">[↑](https://systems-analysis.info/int/Falcon_(fam%C3%ADlia_de_modelos_de_linguagem)#cite_ref-hf-180b-discussions_16-0) "Falcon 180B License Discussion". *Hugging Face*. <a href="https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180b-base/discussions/12" class="external autonumber" rel="nofollow">[16]</a></span>