Yapay zeka girişimi Reflection, kodlama, akıl yürütme ve ajan görevleri için özel olarak tasarlanmış ilk açık ağırlıklı modeli Beam'i yayınladı. Ham performans yerine hesaplama verimliliğini ön planda tutacak şekilde inşa edilen bu uzman karışımı model, her token için toplam 501 milyar parametrenin sadece 23 milyarını etkinleştiriyor. Şirkete göre Beam, kilit benchmark'larda GLM 5.2 ile eşleşirken, üç ila dört kat daha az hesaplama gücü tüketiyor ve Çin dışı geliştirilen modellere yetkin bir alternatif olarak konumlanıyor.
Model, 10 500 Nvidia GPU kullanılarak dört haftalık pekiştirmeli öğrenmeyi içeren büyük bir eğitim çabasıyla geliştirildi. Reflection, Beam'in kullanıcıların modelin bir problemi ne kadar derinlemesine çözümleyeceğini ayarlamasına olanak tanıyan ayarlanabilir bir parametreye sahip olduğunu ve böylece hesaplama maliyeti ile çıktı kalitesi arasında etkili bir denge kurulduğunu belirtti. Ayrıca, yalnızca metin tabanlı model, eğitim sırasında ortaya çıkan yetenekler sergileyerek, eğitim veri karışımında doğrudan tarama verisi bulunmamasına rağmen web tarama davranışlarını bağımsız olarak öğrendi.
Beam'in güvenliği ve hizalanması, temel mimariyle birleştirilen ikincil bir model tarafından, gerçek doğruluk ve katı güvenlik kurallarını kapsayan yönergeler çerçevesinde yönetiliyor. Reflection, son güvenlik testlerinin ardından bu ayın ilerleyen zamanlarında model ağırlıklarını Apache 2.0 lisansı altında, teknik bir rapor ve geliştirici belgeleriyle birlikte yayınlamayı planlıyor. Bu lansman, girişimin kurumsal kodlama ve otomatik iş akışları için maliyet etkin açık ağırlıklı araçlar sunma konusundaki sürekli çabasını vurguluyor.