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Sina 發布 VibeThinker-3B,主張小型模型能比事實知識更好地壓縮推理

Sina 發布 VibeThinker-3B,主張小型模型能比事實知識更好地壓縮推理

Sina 的 Weibo 團隊已將 VibeThinker-3B 開源,這是一個基於阿里巴巴 Qwen2.5-Coder-3B 建立、並透過多階段後訓練流程調校的 30 億參數模型。根據關於該模型技術報告的報導,它在數學與程式碼基準測試上的表現可媲美大得多的系統,但在知識密集型測試中則落後,這使研究人員提出:邏輯推理能夠有效地壓縮進小型模型中,而廣泛的事實知識則不行。

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