CSHARP_GEPARD Telegram 145
А теперь, для любителей локальных моделей: Gemma 3 QAT

Что-то мы все про проприетарщину да и проприетарщину. А что насчет локальных моделей?
Надо сказать, что на этом поприще у маленькмх опенсорных моделей тоже наблюдается какой-то фантастический буст. Например, Gemma 3 27B в кодинге показывает результаты, сопоставимые с GPT-4o-mini.
А из ризонинг моделей, как упоминал ранее, QwQ 32B на уровне Claude 3.7 Sonnet Thinking, а DeepCoder 14B (это новая спец. моделька от создателей DeepSeek) на уровне o3-mini (low).
Ну, и опять эксклюзив - на агентских задачах по кодингу, неожиданно вырвалась вперед моделька OpenHands LM 32B от ребят из OpenHands, которые дотренировали ее из Qwen Coder 2.5 Instruct 32B на своем "тренажере для агентов" SWE-Gym, опередив в итоге в SWE-bench даже огромную Deepseek V3 0324. В общем, OpenHands молодцы! Кстати, недавно их Code-агент взял новую соту (SoTA - State of The Art) в SWE-bench Verified. Так что, могу всем смело рекомендовать их блог.

Ух, ну и перенасытил я вас всего лишь одним абзацем!

В общем, что сказать-то хотел - ребята из Google посмотрели, значит, на свою Gemma 3 и увидели, что, при всей своей красоте, она довольно тяжелая все равно оказалась для консьюмерских ПК/GPU, ну и разразились они какой-то крутой квантизацией, которая называется QAT (Quantization-Aware Training). Что это за QAT такой мы тут разбираться не будем - просто для нас важно знать, что эта хитрая техника квантизации уменьшает требования моделей к железу до 4-х раз, при этом почти не влияя на уровень "интеллекта" модели.
Действительно ли это так? Давайте проверим на примере Gemma 12B IT QAT (4bit). Кстати, специальные MLX-квант-веса, оптимизированные для маководов (я) доступны по ссылке.
Так вот, моделька эта запускается через LMStudio в две кнопки.
В итоге, ответы действительно у нее неплохие, какую-то несложную кодогенерацию она явно вытянет. На, и русский язык ее оказался безупречным (см. скрины). Более того, после моего замечания она, как будто, даже вывезла задачу с параллельной генерацией эмбеддингов (сама решила взять для этого SemaphoreSlim). С использованием Parallel уже не справилась, т. к. начала await юзать внутри Parallel.For (сорри за жаргон, если вы не дотнетчик). Но в целом, у меня впечатления отличные!

А как у вас себя ведут локальные модельки? С какими задачами справляются, а с какими нет? И какие модели вы используете локально? (если вообще используете)
🔥13👍6



tgoop.com/csharp_gepard/145
Create:
Last Update:

А теперь, для любителей локальных моделей: Gemma 3 QAT

Что-то мы все про проприетарщину да и проприетарщину. А что насчет локальных моделей?
Надо сказать, что на этом поприще у маленькмх опенсорных моделей тоже наблюдается какой-то фантастический буст. Например, Gemma 3 27B в кодинге показывает результаты, сопоставимые с GPT-4o-mini.
А из ризонинг моделей, как упоминал ранее, QwQ 32B на уровне Claude 3.7 Sonnet Thinking, а DeepCoder 14B (это новая спец. моделька от создателей DeepSeek) на уровне o3-mini (low).
Ну, и опять эксклюзив - на агентских задачах по кодингу, неожиданно вырвалась вперед моделька OpenHands LM 32B от ребят из OpenHands, которые дотренировали ее из Qwen Coder 2.5 Instruct 32B на своем "тренажере для агентов" SWE-Gym, опередив в итоге в SWE-bench даже огромную Deepseek V3 0324. В общем, OpenHands молодцы! Кстати, недавно их Code-агент взял новую соту (SoTA - State of The Art) в SWE-bench Verified. Так что, могу всем смело рекомендовать их блог.

Ух, ну и перенасытил я вас всего лишь одним абзацем!

В общем, что сказать-то хотел - ребята из Google посмотрели, значит, на свою Gemma 3 и увидели, что, при всей своей красоте, она довольно тяжелая все равно оказалась для консьюмерских ПК/GPU, ну и разразились они какой-то крутой квантизацией, которая называется QAT (Quantization-Aware Training). Что это за QAT такой мы тут разбираться не будем - просто для нас важно знать, что эта хитрая техника квантизации уменьшает требования моделей к железу до 4-х раз, при этом почти не влияя на уровень "интеллекта" модели.
Действительно ли это так? Давайте проверим на примере Gemma 12B IT QAT (4bit). Кстати, специальные MLX-квант-веса, оптимизированные для маководов (я) доступны по ссылке.
Так вот, моделька эта запускается через LMStudio в две кнопки.
В итоге, ответы действительно у нее неплохие, какую-то несложную кодогенерацию она явно вытянет. На, и русский язык ее оказался безупречным (см. скрины). Более того, после моего замечания она, как будто, даже вывезла задачу с параллельной генерацией эмбеддингов (сама решила взять для этого SemaphoreSlim). С использованием Parallel уже не справилась, т. к. начала await юзать внутри Parallel.For (сорри за жаргон, если вы не дотнетчик). Но в целом, у меня впечатления отличные!

А как у вас себя ведут локальные модельки? С какими задачами справляются, а с какими нет? И какие модели вы используете локально? (если вообще используете)

BY C# Heppard








Share with your friend now:
tgoop.com/csharp_gepard/145

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The visual aspect of channels is very critical. In fact, design is the first thing that a potential subscriber pays attention to, even though unconsciously. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Activate up to 20 bots Telegram offers a powerful toolset that allows businesses to create and manage channels, groups, and bots to broadcast messages, engage in conversations, and offer reliable customer support via bots. Image: Telegram.
from us


Telegram C# Heppard
FROM American