{"ok":true,"entity":{"id":"yi","name":"Yi","entityType":"product","officialName":"Yi","canonicalName":"Yi","displayName":"Yi（01.AI）","category":"基盤モデル（オープン）","shortDescription":"01.AIが公開するオープンな大規模言語モデルシリーズ。多言語に対応する。","primaryCluster":"ai-model","parentEntity":"01-ai","verificationStatus":"draft","website":"https://github.com/01-ai/Yi","updatedAt":"2026-07-10T01:03:56.918Z","secondaryClusters":[],"alias":["Yi-34B","01-ai Yi"],"searchKeywords":["Yi","01.AI","open 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01.AI』（arXiv:2403.04652）によると、Yiは『カスケード型の重複除去と品質フィルタリングのパイプラインを用いて構築した、英語と中国語からなる3.1兆トークンのコーパス』で事前学習されています。さらに『軽量な継続事前学習によってコンテキスト長を20万トークンまで拡張し、needle-in-a-haystack検索タスクで高い性能を示した』と述べられており、この拡張には5億トークン規模の長文データでの追加学習が用いられたとされています。モデル構成としては60億・340億パラメータのベースモデルに加え、指示チューニング済みのChatモデル、視覚言語モデル（Yi-VL）、6Bを32層から48層へ拡張した深層アップスケール版（Yi-9B）が提供されています。これは01.AI自身が公開した論文の記述に基づく情報である点に留意してください。","evidencePoints":["yi-ev-cr2-arxiv-training-data-context"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/yi/P-01-002","sourceEvidence":[{"id":"yi-ev-cr2-arxiv-training-data-context","text":"arXiv論文『Yi: Open Foundation Models by 01.AI』によると、Yiは英語・中国語からなる3.1兆トークンのコーパスで事前学習され、軽量な継続事前学習によりコンテキスト長を20万トークンまで拡張。6B/34Bベースモデルに加えChat・視覚言語（Yi-VL）・深層アップスケール（Yi-9B、32層→48層）の各バリアントを提供する。","title":"Yi: Open Foundation Models by 01.AI（arXiv:2403.04652）","coverageType":["Capability"],"sourceType":"research_paper","sourceClass":"Research","sourceUrl":"https://arxiv.org/abs/2403.04652","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"official","entityId":"yi"}],"generatedAt":"2026-08-29T14:44:28.527Z","evidenceIds":["yi-ev-cr2-arxiv-training-data-context"]}]}