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: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?

Machine learning Interview from hk


Telegram Machine learning Interview
FROM USA