ओपन-सोर्स मॉडल, ओपेंथिंकर -32 बी, प्रमुख प्रदर्शन परीक्षणों में समान या बेहतर परिणाम प्राप्त किए जबकि कम प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है, के अनुसार 12 फरवरी का ब्लॉग पोस्ट।

Openthinker-32b था सिर्फ 114,000 उदाहरणों का उपयोग करके प्रशिक्षितदीपसेक के 800,000 का एक अंश। डेटासेट, कहा जाता है ओपनहाउथ्स -114K, शामिल विस्तृत समाधान, कोडिंग परीक्षण मामले, स्टार्टर कोड और विषय-विशिष्ट जानकारी।

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प्रशिक्षण लिया चार नोड्स पर लगभग 90 घंटेप्रत्येक से सुसज्जित आठ H100 GPUs। एक और डेटासेट, युक्त 137,000 अस्वीकार्य नमूनेइटली के लियोनार्डो सुपर कंप्यूटर का उपयोग करके अलग से संसाधित किया गया था, केवल 30 घंटे में 11,520 A100 GPU घंटे का उपभोग करना।

जब परीक्षण किया गया, openthinker-32b Math500 बेंचमार्क पर 90.6% सटीकता दर दीडीपसेक के 89.4%को पार करना। यह भी GPQA-Diamond पर 61.6 स्कोर कियादीपसेक के 57.6 की तुलना में, जो सामान्य तर्क कार्यों में ताकत दिखाता है।

कोडिंग कार्यों के लिएOpenthinker-32b थोड़ा पीछे हट गया, स्कोरिंग 68.9 दीपसेक के 71.2 के खिलाफ। चूंकि openthinker-32b खुला स्रोत है, ये संख्याएँ डेवलपर्स में सुधार के रूप में सुधार कर सकते हैं।

बनाया गया अलीबाबा का QWEN2.5-32B-INSTRUCT भाषा मॉडल, openthinker-32b 16,000-टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। जबकि यह अन्य एआई मॉडल की तुलना में छोटा है, यह अभी भी है जटिल समीकरणों और लंबे प्रोग्रामिंग कार्यों को संभालने के लिए पर्याप्त है।

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