Unsloth Dynamic 2.0 обеспечивает превосходную точность и превосходит другие ведущие методы количественного анализа. — Для текстовых тестов мы сообщаем об оценках, выполненных третьей стороной — Искусственным анализом. — Для тестов изображений мы сообщаем об оценках, полученных с помощью https://github.com/open-compass/VLMEvalKit. Мы небольшая лаборатория с большими целями. Хотя мы не бедны с графическими процессорами, наша лаборатория, по сравнению с ней, располагает лишь незначительной частью вычислительных ресурсов, доступных другим лабораториям Frontier. Наша цель в этой работе — показать, что модель SOTA можно построить с ограниченными ресурсами, если у вас есть правильные данные, дизайн и надежная методология. Мы намеревались создать небольшую, но мощную модель, стремясь к возможностям, не уступающим передовым моделям. Разработка модели 15B с таким уровнем производительности требует компромиссов, поэтому в первую очередь мы поставили перед собой задачу добиться производительности уровня SOTA. Промежуточное обучение состоит только из CPT и SFT; RL не применялся. Эта модель по умолчанию выполняет обширные рассуждения, выделяя дополнительные внутренние усилия для повышения надежности и точности даже при работе с более простыми запросами. Вы можете заметить немного более высокое использование токенов и более длительное время ответа, но мы активно работаем над тем, чтобы сделать его более эффективным и кратким в будущих выпусках. Как восходящий пиар…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: unsloth
Теги: gguf, unsloth, endpoints_compatible, conversational
Лайков: 47 | Загрузок: 1,450
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
