Ring 1T

Ring-1T прошел дальнейшее масштабирование с использованием крупномасштабного обучения с подкреплением с проверяемым вознаграждением (RLVR), что еще больше раскрывает возможности рассуждения на естественном языке модели-основы с триллионом параметров. Благодаря обучению RLHF общие способности модели также были улучшены, что делает эту версию Ring-1T более сбалансированной по производительности в различных задачах.

Ring-1T использует архитектуру Ling 2.0 и обучается на модели-основе Ling-1T-base, которая содержит 1 триллион общих параметров с 50 миллиардами активированных параметров, поддерживая контекстное окно до 128K токенов.