Telegram Group & Telegram Channel
⚡️ OpenPipe Deductive Reasoning Qwen 32B GGUF

Адаптация Qwen-32B, оптимизированная под рассуждения в GGUF формат.

Превосходит Claude 3.7 Sonnet в задачах дедуктивного мышления!

Превосходит DeepSeek R1, o1 и o3-mini в решении головоломок «Temporal Clue» при 100-кратном снижении стоимости умозаключений.

Дедуктивное рассуждение: Модель дообучена для выполнения задач, где требуется логический анализ и последовательное обоснование, что полезно для создания интеллектуальных систем и сложного анализа данных.
Формат GGUF: Конвертация в GGUF обеспечивает более эффективное использование ресурсов, ускоряет загрузку модели и облегчает её интеграцию в разнообразные приложения.
Практическое применение: Этот инструмент интересен разработчикам и исследователям ИИ, стремящимся улучшить дедуктивные способности систем, а также тем, кто ищет способы оптимизации работы с большими языковыми моделями в реальных проектах.

HF: https://huggingface.co/bartowski/OpenPipe_Deductive-Reasoning-Qwen-32B-GGUF
Dataset: https://gist.github.com/bartowski1182/eb213dccb3571f863da82e99418f81e8
LM Studio: https://lmstudio.ai/

#qwen #reasoning #GGUF



tg-me.com/machinelearning_interview/1644
Create:
Last Update:

⚡️ OpenPipe Deductive Reasoning Qwen 32B GGUF

Адаптация Qwen-32B, оптимизированная под рассуждения в GGUF формат.

Превосходит Claude 3.7 Sonnet в задачах дедуктивного мышления!

Превосходит DeepSeek R1, o1 и o3-mini в решении головоломок «Temporal Clue» при 100-кратном снижении стоимости умозаключений.

Дедуктивное рассуждение: Модель дообучена для выполнения задач, где требуется логический анализ и последовательное обоснование, что полезно для создания интеллектуальных систем и сложного анализа данных.
Формат GGUF: Конвертация в GGUF обеспечивает более эффективное использование ресурсов, ускоряет загрузку модели и облегчает её интеграцию в разнообразные приложения.
Практическое применение: Этот инструмент интересен разработчикам и исследователям ИИ, стремящимся улучшить дедуктивные способности систем, а также тем, кто ищет способы оптимизации работы с большими языковыми моделями в реальных проектах.

HF: https://huggingface.co/bartowski/OpenPipe_Deductive-Reasoning-Qwen-32B-GGUF
Dataset: https://gist.github.com/bartowski1182/eb213dccb3571f863da82e99418f81e8
LM Studio: https://lmstudio.ai/

#qwen #reasoning #GGUF

BY Machine learning Interview






Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1644

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

Machine learning Interview from br


Telegram Machine learning Interview
FROM USA