WeiboAI/VibeThinker
🧠 AI मॉडलWeiboAI
1.5B पैरामीटर वाला रीजनिंग मॉडल, जो विविधता-आधारित तकनीकों से बड़े मॉडल जैसी तर्क क्षमता प्रदान करता है।
VibeThinker-1.5B छोटे भाषा मॉडल (SLLM) विकास में एक बड़ी उपलब्धि है। WeiboAI के शोधकर्ताओं ने विविधता-आधारित अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करते हुए, 1.5 बिलियन पैरामीटर आर्किटेक्चर में उन्नत तर्क पैटर्न को समाहित किया है। यह दृष्टिकोण उन स्केलिंग नियमों को चुनौती देता है जो यह मानते हैं कि तर्क क्षमता केवल विशाल पैरामीटर संख्या पर निर्भर करती है। यह मॉडल AIME2025 और LiveCodeBench जैसे बेंचमार्क में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह सिद्ध करता है कि रणनीतिक प्रशिक्षण डेटा विविधता और अनुकूलन तकनीकें तार्किक निष्कर्ष को काफी बेहतर बना सकती हैं। यह रिपॉजिटरी शोधकर्ताओं को यह पता लगाने के लिए आवश्यक उपकरण और वेट प्रदान करती है कि कैसे कॉम्पैक्ट मॉडल मल्टी-स्टेप रीजनिंग कार्यों को संभाल सकते हैं, जो एज कंप्यूटिंग और कम-विलंबता वाले अनुप्रयोगों के लिए एक प्रभावी विकल्प प्रदान करते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─1.5B पैरामीटर रीजनिंग मॉडल
- ├─विविधता-आधारित अनुकूलन
- └─AIME2025 पर उच्च प्रदर्शन
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- ├─SLLM डेवलपर्स
- └─एज कंप्यूटिंग इंजीनियर