Falcon — семейство крупных языковых моделей (LLM), разработанное Technology Innovation Institute (TII) в Абу‑Даби. Модели серии Falcon варьируются по размеру и назначению: в опубликованных наборах встречаются параметры, указанные как порядка десятков и сотен миллиардов (например, Falcon 40B, Falcon 180B), а также последующие ветки и модификации с обозначениями Falcon 2, Falcon 3 и внутренними именами вроде Mamba. Проект ориентирован на сочетание высокой производительности в задачах обработки естественного языка, поддержку мультиязычности и расширяемость для мультимодальных применений, включая подходы vision‑to‑language. Разработка и публикация моделей сопровождались выпуском весов и сопроводительной документации под лицензиями TII, частично совместимыми с Apache‑2.0, при этом условия использования могут содержать дополнительные оговорки.
Архитектура Falcon основана на трансформерных подходах, характерных для современных LLM: многоуровневая сеть с механизмом внимания, масштабируемая на большие наборы параметров и оптимизированная для обучения и вывода на специализированном аппаратном обеспечении. В практическом применении семейство предназначено для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации, перевода и других задач НЛП, а также для интеграции в конвейеры, требующие как односторонней генерации, так и взаимодействия с визуальными входами. Экосистема вокруг Falcon включает инструменты для тонкой настройки, оценки и развертывания моделей, а также обсуждения методик безопасности и управления нежелательным поведением моделей.
- Разнообразие моделей: несколько масштабов параметров — от средних до сверхкрупных моделей, предназначенных для разных сценариев применения.
- Открытость весов и лицензирование: часть релизов сопровождается публикацией весов и лицензией, комбинирующей положения Apache‑2.0 и специфические условия, определённые TII.
- Мультиязычность: обучены на многоязычных корпусах, что позволяет работать с широким набором языков и задач перевода.
- Мультимодальность: разработки и экспериментальные варианты поддерживают интеграцию визуальных входов (vision‑to‑language) и смешанные задачи.
- Производительность: оптимизации как на этапе обучения, так и на вывода для эффективного использования вычислительных ресурсов.
- Инструменты для тонкой настройки: инфраструктура для дополнительной адаптации моделей под прикладные задачи и доменные датасеты.
- Исследовательская направленность: активное использование в академических и прикладных исследованиях по НЛП и безопасности моделей.
- Условия использования и ответственность: релизы сопровождаются обсуждениями ограничений, оценки рисков и рекомендаций по безопасному развертыванию.