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: |

Unlimited members in Telegram group now

Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.

Machine learning Interview from tw


Telegram Machine learning Interview
FROM USA