Книжный куб

GigaChat 3 Ultra Preview - тяжёлый open source (Рубрика #AI) Только сегодня дочитал статью Сбера про релиз GigaChat 3 Ultra, которая была опубликована еще в конце ноября на Хабре. Чтиво мне показлось интересным и заслуживающим изучения, но если кратко суммировать тезисы из статьи, то ребята выкатили новое поколение моделей с открытыми весами под MIT: - GigaChat 3 Ultra Preview - флагманская MoE‑модель на ~702B параметров, из которых ~36B активны на шаге генерации. Это первая настолько большая, изначально русскоязычная open‑source‑модель такого масштаба, совместимая со стандартным OSS‑инструментарием (HuggingFace, vLLM, sglang и т.п.). - GigaChat 3 Lightning - компактная ~10B‑MoE для локального запуска и быстрого дообучения. Дальше внутри статьи ребята рассказали про отдельные моменты - Данные Pretrain‑корпус раздули до ~14 трлн токенов: 10 языков (от китайского до узбекского и казахского), много кода/математики и ~5,5 трлн синтетики (Q&A, reverse‑prompts, задачи по олимпиадному программированию и т.д.). - Инфра для данных Развернули собственный open‑source YT‑кластер: 10 000 ядер и >5 ПБ хранения, чтобы сэмплирование и токенизация выполнялись за минуты вместо дней. Вчера я был на конфе Giga Salut, где интересно пообщался с ребятами как раз на эту тему (с чего переезжали на YT и какие результаты были) - Архитектура Ultra - это огромная MoE‑модель, вдохновлённая DeepSeek V3: 256 экспертов, MTP (multi‑token prediction), MLA (multi‑head latent attention), полный стек, совместимый с существующими OSS‑тулзами для инференса и обучения. - Обучение Учить MoE модель было сложно: дикий объём коммуникаций между GPU, дисбаланс нагрузки по экспертам, инфраструктурный ад с чекпойнтами на 10+ ТБ и бенчмарками, требующими десятки GPU. - Alignment Общий конвейер выглядел так -- Stage 1.5 - крупный диалоговый pretrain, чтобы модель нормально общалась; -- RL по цепочкам рассуждений (Chain‑of‑Thought RL); -- SFT на вручную вылизанных датасетах. При этом Ultra Preview пока без этапа CoT‑RL. Также в модель добавили B2C‑фичи: интерпретатор Python‑кода, переработанный поиск (по сути, готовый RAG‑слой) и долговременная память о пользователе. В чем прорыв этого релиза - Масштаб. GigaChat Ultra - крупнейший на сегодня open‑source‑LLM‑проект в России и Европе и одна из топ‑5 открытых моделей мира по числу параметров - Обучение с нуля. Это не дообучение западной модели: веса и датасет - свои, модель нативно учится на русском и актуальных данных, без наследования чужих ограничений - Совместимость со стеком OSS. Архитектура максимально приближена к DeepSeek V3, так что дообучение и деплой можно строить на уже существующих тулзах (vLLM, sglang, Megatron, Torchtitan и т.п.). - Качество. Ultra уверенно обгоняет GigaChat 2 Max по ключевым бенчмаркам (MERA, MMLU‑Pro, GSM8K, HumanEval+ и др.) и лидирует в русскоязычных тестах. Но пока нет результатов большого количества других бенчей В общем, ребята из Сбера - молодцы. Приятно видеть открытые релизы и техрепорты про технологии российских компаний. #AI #ML #Software #Engineering #Architecture #Infrastructure #Data