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Qualcuno ha provato questo LLM agentico a lungo termine di ByteDance? 👀
Oppure l'hype attorno ai modelli cinesi open source è diminuito?
Modelli Instruct e Based da 36B (anche base senza dati sintetici) con alcune ottime (SOTA?) prestazioni 🤔
Ne parleremo domani su @thursdai_pod
21 ago, 04:02
ByteDance rilascia Seed-OSS (Apache-2.0): serie di LLM open (12T token) ottimizzata per 512K ctx, ragionamento, compiti di agente, i18n (uso internazionale). Il rilascio include Seed-OSS-36B-Base (con e senza dati sintetici) e Seed-OSS-36B-Instruct
- Arch: 36B parametri, 64L, nascosto 5120, vocab 155K, GQA (80/8/8, testa 128), SwiGLU, RMSNorm, RoPE base 1e7
- Budget di Pensiero: Controlla la lunghezza del ragionamento (multipli di 512), auto-riflessione CoT, 0 = risposte dirette, predefinito = illimitato
36B-Base (con vs senza syn.)
- MMLU-Pro 65.1 / 60.4 | MMLU 84.9 / 84.8 | TriviaQA 82.1 / 81.9 | GPQA-D 31.7 / 35.2
- BBH 87.7 / 87.2 | AGIEval-en 70.7 / 70.1
- GSM8K 90.8 / 90.3 | MATH 81.7 SOTA / 61.3
- MBPP 80.6 / 74.6 | HumanEval 76.8 / 75.6
36B-Instruct
- MMLU-Pro 82.7 | MMLU 87.4 | GPQA-D 71.4 | SuperGPQA 55.7
- AIME24 91.7 SOTA | AIME25 84.7 | BeyondAIME 65
- ArcAGI V2 40.6 | KORBench 70.6
- LiveCodeBench v6 67.4 SOTA | HLE 10.1
- IFEval 85.8 | TAU1-Retail 70.4 SOTA | TAU1-Airline 46
- SWE-Bench Verified 56 SOTA | Multi-SWE-Bench 17
- MMMLU 78.4 | RULER (128K) 94.6 SOTA | AIR-Bench 75.6
Inferenza: Transformers, vLLM (≥0.10.0), FlashAttention2, quantizzazione 4/8-bit
3K
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