« MiniMax-M1 » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Il s'agit d'un modèle de '''[[raisonnement]]''' hybride à grande échelle et à ''open-weight'', alimenté par une architecture hybride de '''[[mixture d'experts]]''' combinée à un '''mécanisme d'attention éclair'''. Il est entraîné à l'aide de l''''[[apprentissage par renforcement]]''' à grande échelle sur divers problèmes. MiniMax-M1 est particulièrement adapté aux tâches complexes qui nécessitent le traitement de données volumineuses et une réflexion approfondie. | Il s'agit d'un modèle de '''[[raisonnement]]''' hybride à grande échelle et à ''open-weight'', alimenté par une architecture hybride de '''[[mixture d'experts]]''' combinée à un '''mécanisme d'attention éclair'''. Il est entraîné à l'aide de l''''[[apprentissage par renforcement]]''' à grande échelle sur divers problèmes. MiniMax-M1 est particulièrement adapté aux tâches complexes qui nécessitent le traitement de données volumineuses et une réflexion approfondie. | ||
| Ligne 23 : | Ligne 21 : | ||
[https://minimax-m1.com/ Source : MiniMax-M1] | [https://minimax-m1.com/ Source : MiniMax-M1] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]] | ||
[[Catégorie:ENGLISH]] | |||
Dernière version du 5 août 2025 à 10:04
Définition
Il s'agit d'un modèle de raisonnement hybride à grande échelle et à open-weight, alimenté par une architecture hybride de mixture d'experts combinée à un mécanisme d'attention éclair. Il est entraîné à l'aide de l'apprentissage par renforcement à grande échelle sur divers problèmes. MiniMax-M1 est particulièrement adapté aux tâches complexes qui nécessitent le traitement de données volumineuses et une réflexion approfondie.
Voir aussi mécanisme d'attention
Compléments
Attention: MiniMax-M1 n'est pas en lien avec l'algorithme minimax.
Français
MiniMax-M1
Anglais
MiniMax-M1
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, wiki
