Эта модель была обучена на небольшом наборе данных для рассуждений Claude Opus 4.5, при этом усилие рассуждения было установлено на «Высокое». — ∑ Статистика (набор данных) — Затраты: 52,30 доллара США (USD) — Всего токенов (вход + вывод): 2,13 M ———————————————— | —————————————————————— | Для общего случая использования: —temp 1.0 —top-p 0.95 Для вызова инструментов: —temp 0.7 —top-p 1.0 Если вы используете llama.cpp, установите —min-p 0.01, так как значение по умолчанию для llama.cpp равно 0,05. Иногда вам нужно поэкспериментировать, какие числа лучше всего подходят для вашего варианта использования. Если у вас возникли какие-либо проблемы с этими параметрами, некоторые пользователи сообщают о лучших результатах при понижении температуры до 0,5-0,6 —————:|—————:|————-:|————:| — Квантование: 4 бита — Температура: 0,0 — Top P: 1,0 — Top K: 0 — Штраф за повторение: 1,0 Все результаты были получены с помощью официальной программы оценки lm. Эта модель qwen3 была обучена в 2 раза быстрее с помощью библиотеки TRL Unsloth и Huggingface.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: TeichAI
Теги: glm4_moe_lite, text-generation-inference, unsloth, conversational, endpoints_compatible
Лайков: 51 | Загрузок: 2,205
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
