---
title: "Falcon"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/Falcon"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "Falcon"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
  - "Категория:Семейства LLM"
revision_id: 95
wiki_created_at: 2026-09-06T21:54:55Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:54:55Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:23Z
---

# Falcon

**Falcon** — это семейство [больших языковых моделей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM) с открытым исходным кодом, разработанное **Институтом технологических инноваций** (<a href="https://www.tii.ae/" class="external text" rel="nofollow">Technology Innovation Institute, TII</a>) в Абу-Даби, ОАЭ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-interfax-release-1)</sup>. Модели Falcon стали значимым вкладом в развитие доступного искусственного интеллекта, регулярно занимая высокие позиции в рейтингах производительности, таких как Open LLM Leaderboard от Hugging Face<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.

Семейство включает модели различных размеров и специализаций, от компактных версий для запуска на потребительском оборудовании до крупнейших моделей, конкурирующих с разработками ведущих технологических компаний. Ключевыми особенностями Falcon являются передовая архитектура, обучение на высококачественном датасете **RefinedWeb** и преимущественно открытая лицензия Apache 2.0<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-hf-transformers-doc-3)</sup>.

## История и развитие

Первая версия моделей Falcon была представлена в июне 2023 года. В сентябре 2023 года была выпущена модель **Falcon-180B**, которая на тот момент стала самой крупной и производительной открытой LLM в мире, превзойдя по количеству параметров [Llama](https://systems-analysis.info/wiki/LLaMA "LLaMA") 2 70B от Meta<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-decoder-180b-review-4)[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-neurohive-180b-5)</sup>.

Дальнейшее развитие семейства включало выпуск новых поколений и специализированных версий:

- **Falcon 2** (2024 г.): Вторая итерация с улучшенными возможностями, включая мультимодальную версию **Falcon 2 11B VLM** (Vision Language Model)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- **Falcon 3** (декабрь 2024 г.): Последнее поколение, обученное на 14 трлн [токенов](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен"), с расширенными мультимодальными функциями и оптимизированное для работы на легковесном оборудовании, включая ноутбуки<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon3-7)[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-mediaoffice-falcon3-8)</sup>.
- **Специализированные модели**: Выпущены модели, адаптированные под конкретные задачи, такие как **Falcon Arabic** и **Falcon Mamba**.

| Модель            | Параметры (млрд) | Ключевые особенности                                                                                                                                                                                | Лицензия                                                                                                                                       |
|-------------------|------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **Falcon-180B**   | 180              | Крупнейшая модель первого поколения; обучение на 3.5 трлн токенов; превосходит GPT-3.5<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.                | TII Falcon License 1.0 (с ограничениями для коммерции)<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-neurohive-180b-5)</sup> |
| **Falcon-40B**    | 40               | Базовая высокопроизводительная модель; обучение на 1 трлн токенов.                                                                                                                                  | Apache 2.0                                                                                                                                     |
| **Falcon-7B**     | 7                | Компактная модель, требующая ~15 Гб GPU-памяти; подходит для потребительского оборудования<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.                 | Apache 2.0                                                                                                                                     |
| **Falcon-1.3B**   | 1.3              | Наименьшая модель для устройств с ограниченными ресурсами.                                                                                                                                          | Apache 2.0                                                                                                                                     |
| **Falcon 2 11B**  | 11               | Второе поколение; конкурирует с Llama 3 8B и Gemma 7B; существует мультимодальная версия (VLM)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.          | Apache 2.0                                                                                                                                     |
| **Falcon 3**      | Н/Д              | Обучена на 14 трлн токенов; мультимодальность (текст, изображение, аудио, видео); работает на ноутбуках<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>. | Apache 2.0                                                                                                                                     |
| **Falcon Arabic** | 7                | Специализированная модель для арабского языка (стандартный и диалекты); архитектура Falcon 3<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-tii-falcon-arabic-page-9)</sup>.       | Apache 2.0                                                                                                                                     |
| **Falcon Mamba**  | Н/Д              | Экспериментальная модель на архитектуре Mamba (SSM) вместо трансформера<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-pikabu-mamba-10)</sup>.                                    | Apache 2.0                                                                                                                                     |

Основные модели семейства Falcon

## Архитектура и технические особенности

### Архитектура Transformer

Большинство моделей Falcon построены на архитектуре трансформера типа "только декодер". Ключевые архитектурные решения включают:

- **Multi-Query Attention (MQA)**: В отличие от стандартного Multi-Head Attention, где у каждой "головы" есть свой набор ключ-значение (key/value), в MQA все головы внимания совместно используют один набор ключа и значения. Это значительно сокращает потребление памяти и ускоряет инференс без существенной потери качества<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-hf-blog-falcon-2)</sup>.
- **Rotary Positional Embeddings (RoPE)**: Для кодирования информации о позиции токенов используется RoPE, как и в других современных LLM.
- **FlashAttention**: Используется для оптимизации вычислений механизма внимания.

### Архитектура Mamba (State Space Model)

Модель **Falcon Mamba** является инновационной, поскольку отходит от традиционной архитектуры трансформера в пользу **State Space Model (SSM)**. Архитектура Mamba обрабатывает последовательности данных линейно, что позволяет ей быть значительно эффективнее при работе с очень длинными контекстами и требовать меньше вычислительных ресурсов по сравнению с трансформерами<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-pikabu-mamba-10)</sup>.

### Обучающие данные

Основой для обучения моделей Falcon служит высококачественный датасет **RefinedWeb**, созданный TII<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-neurohive-180b-5)</sup>. Он состоит из триллионов токенов, извлеченных из Common Crawl, с применением строгой фильтрации и дедупликации для повышения качества.

- Для **Falcon-180B** использовался расширенный датасет на **3.5 трлн токенов**, который на ~85% состоял из RefinedWeb, а также включал отобранные данные из книг, диалогов и кода<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.
- **Falcon Arabic** был обучен на высококачественном нативном (не переводном) арабском датасете, охватывающем как современный стандартный арабский, так и региональные диалекты<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-tii-news-falcon-arabic-11)</sup>.

## Специализированные модели

### Falcon Arabic

**Falcon Arabic** — это модель с 7 млрд параметров, специально оптимизированная для работы с арабским языком. Она демонстрирует выдающиеся результаты на арабских бенчмарках (Open Arabic LLM Leaderboard) и способна понимать как **Современный стандартный арабский (MSA)**, так и множество региональных диалектов. Это позволяет модели обеспечивать культурно-осведомленные и точные ответы для арабоязычных пользователей<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-tii-falcon-arabic-page-9)</sup>. По производительности она превосходит модели, которые до 10 раз крупнее её по размеру<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-falconfoundation-arabic-perf-12)</sup>.

### Мультимодальные возможности

- **Falcon 2 11B VLM** стала первой мультимодальной моделью в семействе, способной обрабатывать как текст, так и изображения<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- **Falcon 3** значительно расширил эти возможности, добавив поддержку **видео и аудио**. Планируется, что в январе 2025 года будет доступен полноценный голосовой режим<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>.

## Производительность и проблемы

### Сравнение с конкурентами

Модели Falcon стабильно показывают высокую производительность.

- **Falcon-180B** превосходит GPT-3.5 и Llama 2 70B на большинстве академических бенчмарков, таких как MMLU, HellaSwag и LAMBADA, хотя и уступает GPT-4<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-decoder-180b-review-4)</sup>.
- **Falcon 2 11B** демонстрирует производительность на уровне или выше, чем Meta Llama 3 8B и Google Gemma 7B<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon2-6)</sup>.
- **Falcon 3** на момент выпуска занял первое место в глобальном рейтинге Hugging Face среди моделей своего размера<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon3-7)</sup>.

### Ограничения и проблемы

- **Качество на разных языках**: Основная часть обучающих данных является англоязычной<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-13)</sup>. Из-за этого качество работы моделей на других языках, включая русский, может быть значительно ниже.<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-aetoswire-falcon-h1-rus-14)</sup>.
- **Галлюцинации**: Как и все LLM, модели Falcon подвержены генерации неточной или выдуманной информации (галлюцинациям), что требует осторожного подхода при использовании в критически важных приложениях<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-habr-hallucinations-15)</sup>.
- **Ограничения лицензирования**: Хотя большинство моделей распространяются под лицензией Apache 2.0, флагманская модель Falcon-180B имеет собственную лицензию **TII Falcon LLM License**, которая накладывает обязательства по выплате роялти для коммерческого использования при доходе свыше 1 млн долларов, что ограничивает её применение в бизнесе<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-neurohive-180b-5)[\[16\]](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_note-hf-180b-discussions-16)</sup>.

## См. также

- [SafetyBench](https://systems-analysis.info/wiki/SafetyBench "SafetyBench")
- [Большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели")
- [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")
- [BLOOM](https://systems-analysis.info/wiki/BLOOM "BLOOM")
- [Chinchilla](https://systems-analysis.info/wiki/Chinchilla "Chinchilla")

## Ссылки

- <a href="https://falconllm.tii.ae/" class="external text" rel="nofollow">Официальный сайт Falcon LLM</a>
- <a href="https://huggingface.co/tiiuae" class="external text" rel="nofollow">Профиль TII на Hugging Face</a>
- <a href="https://github.com/falcon-llm/falcon-llm" class="external text" rel="nofollow">Репозиторий на GitHub</a>

## Литература

- 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>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-interfax-release-1">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-interfax-release_1-0) «В ОАЭ представили большую языковую модель Falcon 2». *Интерфакс*. <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/wiki/Falcon#cite_ref-hf-blog-falcon_2-0)</sup> <sup>[2,1](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-hf-blog-falcon_2-1)</sup> <sup>[2,2](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#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/wiki/Falcon#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/wiki/Falcon#cite_ref-decoder-180b-review_4-0)</sup> <sup>[4,1](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-decoder-180b-review_4-1)</sup> <sup>[4,2](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-decoder-180b-review_4-2)</sup> <sup>[4,3](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#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/wiki/Falcon#cite_ref-neurohive-180b_5-0)</sup> <sup>[5,1](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-neurohive-180b_5-1)</sup> <sup>[5,2](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-neurohive-180b_5-2)</sup> <sup>[5,3](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-neurohive-180b_5-3)</sup> «Falcon 180B: крупнейшая в мире открытая языковая модель». *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/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-0)</sup> <sup>[6,1](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-1)</sup> <sup>[6,2](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-2)</sup> <sup>[6,3](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon2_6-3)</sup> «Falcon 2: Институт технологических инноваций ОАЭ выпускает новую серию ИИ-моделей, превосходящую Llama 3 от 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/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-0)</sup> <sup>[7,1](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-1)</sup> <sup>[7,2](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-2)</sup> <sup>[7,3](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon3_7-3)</sup> «Falcon 3: Институт технологических инноваций ОАЭ запускает самые мощные в мире малые ИИ-модели». *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/wiki/Falcon#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/wiki/Falcon#cite_ref-tii-falcon-arabic-page_9-0)</sup> <sup>[9,1](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#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/wiki/Falcon#cite_ref-pikabu-mamba_10-0)</sup> <sup>[10,1](https://systems-analysis.info/wiki/Falcon#cite_ref-pikabu-mamba_10-1)</sup> «Falcon Mamba — новый шаг в развитии языковых моделей без механизма внимания». *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/wiki/Falcon#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/wiki/Falcon#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/wiki/Falcon#cite_ref-13) Almazrouei, Ebtesam, Hamza Alobeidli, Abdulaziz Alshamsi, Alessandro Cappelli, Ruxandra Cojocaru, Mérouane Debbah, Étienne Goffinet, и др. «The Falcon Series of Open Language Models». arXiv, 29 ноябрь 2023 г. 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/wiki/Falcon#cite_ref-aetoswire-falcon-h1-rus_14-0) «Ведущий производитель ИИ на Ближнем Востоке, TII, запускает две новые модели ИИ». *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/wiki/Falcon#cite_ref-habr-hallucinations_15-0) «Falcon-180B: обзор, запуск и первые впечатления». *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/wiki/Falcon#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>