Quasar-3.0-FinalオープンソースAIモデル - 革新的な技術サポートで、アーキテクチャの初期の潜在力を解き放つ！

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Quasar 3.0 Final

silx-aiによって開発

Quasar-3.0-MaxはSILX INCが提供する7Bパラメータ蒸留モデルで、Quasarアーキテクチャの初期の可能性を示し、革新的なTTMトレーニングプロセスと強化学習技術を採用しています。

大規模言語モデル

Transformers

#トークン温度メカニズム #強化学習最適化 #効率的な推論

ダウンロード数 118

リリース時間 : 4/6/2025

モデル概要

Quasar-3.0-Maxは『推論における黄金の公式』論文の技術に基づいて構築された蒸留モデルで、トークン温度メカニズム(TTM)による推論とコンテキストフォーカスの最適化、および強化学習トレーニング式を適用しています。

モデル特徴

トークン温度メカニズム(TTM)

革新的なトレーニングプロセスで、推論とコンテキストフォーカス能力を最適化

強化学習トレーニング式

最適とされる強化学習トレーニング方法を適用

蒸留技術

まもなくリリース予定の400B Quasar 3.0モデルから蒸留

モデル能力

テキスト生成

複雑な推論

コンテキスト理解

使用事例

AI研究と開発

モデルアーキテクチャ研究

新しいトレーニング方法とアーキテクチャ設計の研究

Quasarアーキテクチャの可能性を示した

ビジネスアプリケーション

インテリジェントアシスタント

高度な推論能力を持つAIアシスタントの構築

🚀 クアサーシリーズモデル

SILX INCが提供する革新的なAIモデルシリーズで、高度な推論能力を備えています。

モデル情報

属性	详情
ベースモデル	Quasar-400B-X
ライブラリ名	transformers
モデル名	Quasar-3.0-Max
タグ	rl、silx、trl、sft
ライセンス	license

Quasar Model Image

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Quasar-3.0の概要とその重要性について説明します。

✨ 主な機能

Quasar-3.0の紹介

このモデルはSILX INCによって提供されています。Quasar-3.0-7Bは、これから登場する400B Quasar 3.0モデルの蒸留バージョンです。これはGolden Formula in Reasoning論文で導入された革新的なアイデアに基づいて構築されており、TTM (Token Temperature Mechanism) と呼ばれる新しいトレーニングパイプラインを備えています。これはトレーニング中の推論と文脈的な焦点を最適化する新しいアプローチです。また、私たちがこれまでで最良と考える強化学習 (RL) トレーニングの公式も適用しています。