如今,模型正在训练模型。
摘要
Intology 的 Locus 系统遵循 PostTrainBench 设置,对 Qwen3 基础模型进行了后训练,超越了 Qwen3 instruct 检查点。
https://x.com/intology/status/2084319121332965804/photo/1 这些结果来自 Intology:https://x.com/intology/status/2084319121332965804 他们的 Locus 系统遵循 PostTrainBench 设置,对 qwen3 基础模型进行了后训练,超越了 qwen3 instruct 检查点:https://posttrainbench.com/
相似文章
@intology:模型正在改进模型。Locus,我们的自动化AI研究系统,在PostTrainBench上达到SOTA,并能后训练……
Locus,一个自动化AI研究系统,在PostTrainBench上达到SOTA,并能后训练Qwen3基础模型,使其超越人类后训练的模型。它还在Kaggle竞赛中表现出色。
@no_stp_on_snek: 过去几天的模型测试日志,一直在训练更多模型,致力于让我的TUI能够拥有……
一篇详细的日志,分享了训练三个系列共四个模型的经验教训,涵盖了LLM微调中的不变性以及架构特定的挑战,如推理模型评估陷阱、量化效应和行为微调的水床效应。
Qwen 3.7 Max
Qwen 3.7 是一款来自中国实验室的新AI模型,令人印象深刻,讨论焦点在于其权重是否可供下载。
我使用强化学习训练了Qwen3.6-35B-A3B,用于强化学习训练小型任务专用Qwen模型。完全开源!🤓
作者使用强化学习训练了Qwen3.6-35B-A3B模型,然后用于强化学习训练小型任务专用Qwen模型,并且完全开源了所有内容。
对本地LLM如Qwen 3:0.6B进行微调以对问题分类,效果良好
一位开发者使用Unsloth框架对小型Qwen 3 0.6B模型进行微调,用于对家庭问题进行分类,仅用850个训练样本便取得了良好效果。