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/1646
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/1646

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Machine learning Interview from br


Telegram Machine learning Interview
FROM USA