TRIDENT — это языковая модель с 4B параметрами, ориентированная на рассуждения, которая улучшает свои собственные возможности рассуждения за счет алгоритмического самосовершенствования, а не масштабирования параметров. Модель построена на Qwen3-4B и улучшена с использованием структуры TRIDENT: комбинация поиска по дереву мыслей под руководством GNN, многоагентных политик рассуждения и самообучения на основе дисперсии. индекс модели: — имя: результаты TRIDENT: — задача: тип: набор данных для генерации текста: имя: тип GSM8K: разделение gsm8k: метрики теста: — тип: значение точности: 86,58 — задача: тип: набор данных для генерации текста: имя: тип MMLU: разделение mmlu: метрики теста: — тип: значение точности: 72,61 — задача: тип: набор данных для генерации текста: имя: тип GPQA: gpqa разделение: метрики теста: — тип: значение точности: 42,42 — задача: тип: набор данных для генерации текста: имя: ARC-Challenge тип: разделение дугового вызова: метрики теста: — тип: значение точности: 59,0 Рассуждение представлено в виде ориентированного графа промежуточных состояний. Трехслойная сверточная сеть графов прогнозирует ожидаемую оценку для каждой ветви, направляя исследование и обрезку. Четыре внутренних агента (консервативный, исследовательский, сбалансированный и рефлексивный) голосуют за обоснование действий, чтобы сбалансировать исследование и правильность. Проблемы…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Логика и рассуждение Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: shiviktech
Теги: qwen3, reasoning, tree-of-thoughts, gnn, self-improving, autonomous-training, multi-agent, variance-curriculum
Лайков: 5 | Загрузок: 0
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
