由 Reka 团队开发的一系列强大的多模态语言模型：Reka Core、Reka Flash 和 Reka Edge。这些模型能够处理和推理文本、图像、视频和音频输入。报告详细讨论了这些模型的训练细节，并提供了全面的评估结果。Reka 模型的特点是，即使是较小的模型（如 Reka Edge 和 Reka Flash），也能达到最先进的性能，并且它们的性能超过了许多参数规模更大的模型。而最大且功能最强大的模型 Reka Core，在自动评估和盲测人类评估中接近了最佳前沿模型的性能。
主要功能和特点：
- 多模态输入：Reka 模型能够处理文本、图像、视频和音频，使其在多种任务中都能发挥作用。
- 高效性能：Reka Edge 和 Reka Flash 在参数规模较小的情况下，提供了出色的性能和性价比。
- 先进的性能：Reka Core 在多模态聊天评估中排名第二，仅次于 GPT-4V，并且在图像问答基准测试中与 GPT-4V 竞争性相当。
- 持续改进：Reka Core 仍在训练和改进中，预计未来会有更出色的表现。
工作原理：
Reka 模型基于模块化的编码器-解码器架构，支持多种输入类型。模型的核心是基于 Transformer 的架构，使用了如 SwiGLU、Grouped Query Attention 和 Rotary positional embeddings 等技术。Reka 模型的训练包括预训练和后续的指令调整（SFT）以及强化学习（RLHF）等阶段，以提高模型在特定任务上的表现。
具体应用场景：
- 图像问答：在图像问答任务中，Reka 模型能够理解图像内容并回答有关问题。
- 多模态聊天：Reka 模型能够在聊天中结合图像、视频等多媒体信息，提供更丰富的交互体验。
- 文本处理：在文本相关的任务，如写作、翻译、摘要等，Reka 模型也能展现出强大的能力。
- 视频问答：Reka 模型还能理解视频内容，并回答有关视频内容的问题。
Reka 模型的开发和评估展示了即使在资源有限的情况下，也能够从头开始构建前沿级别的模型。这些模型已经在 chat.reka.ai 上投入生产使用，并且在 showcase.reka.ai 上提供了非精选的定性示例展示。
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