Forschende identifizieren Datenqualität, Algorithmus-Design und Reasoning-Modi als Schlüssel für erfolgreiches KI-Training. Ein daraus entwickeltes 4-Milliarden-Parameter-Modell schlägt 32-Milliarden-Parameter-Konkurrenten.
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Das Framework SwiReasoning soll großen Sprachmodellen dabei helfen, effizienter zu denken. Das System wechselt automatisch zwischen verschiedenen Reasoning-Modi und verbessert dabei sowohl Genauigkeit als auch Token-Verbrauch.
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