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Alguém experimentou este LLM pensador agente da ByteDance? 👀
Ou o hype em torno dos modelos chineses de código aberto está baixo?
36B Instruir e Basear modelos (mesmo base sem dados sintéticos) com alguns grandes (SOTA?) bancadas 🤔
Vamos cobrir amanhã no @thursdai_pod
21 de ago., 04:02
A ByteDance lança o Seed-OSS (Apache-2.0): série LLM aberta (12T tokens) otimizada para 512K ctx, raciocínio, tarefas de agente, i18n (uso internacional). O lançamento inclui o Seed-OSS-36B-Base (com e sem dados sintéticos) e o Seed-OSS-36B-Instruct
- Arco: 36B parâmetros, 64L, oculto 5120, vocabulário 155K, GQA (80/8/8, cabeça 128), SwiGLU, RMSNorm, RoPE base 1e7
- Orçamento de pensamento: controle o comprimento do raciocínio (múltiplos de 512), autorreflexão do CoT, 0 = respostas diretas, padrão = ilimitado
36B-Base (com vs sem 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-pt 70.7 / 70.1
- GSM8K 90.8 / 90.3 | MATEMÁTICA 81,7 SOTA / 61,3
- MBPP 80.6 / 74.6 | Avaliação Humana 76.8 / 75.6
36B-Instruir
- MMLU-Pro 82.7 | MMLU 87.4 | GPQA-D 71.4 | SuperGPQA 55.7
- AIME24 91,7 SOTA | AIME25 84.7 | Além do AIME 65
- ArcAGI V2 40.6 | KORBench 70.6
- LiveCodeBench v6 67.4 SOTA | HLE 10.1
- IFEval 85.8 | TAU1-Varejo 70.4 SOTA | TAU1-Companhia Aérea 46
- SWE-Bench Verificado 56 SOTA | Banco Multi-SWE 17
- MMMLU 78.4 | RÉGUA (128K) 94.6 SOTA | AIR-Bench 75.6
Inferência: Transformers, vLLM (≥0.10.0), FlashAttention2, quantização de 4/8 bits
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