خبر موجز · 1 دقائق قراءة
نماذج مفتوحة صغيرة تتخذ قرارات سريعة في مشروع تدريب محلي
أطلق أحد مستخدمي Reddit نماذج صغيرة مفتوحة الأوزان تختار بين خيارات وتُرجع احتمالات من دون توليد نص. ويقول المستخدم إن زمن اتخاذ القرار بلغ 28 ميلي ثانية لنموذج 0.8B، وإن نموذج 2B حقق 83.1% في اختبار شمل خمسة معايير.
Oossa · عن Oossa
النماذج، التي تحمل اسم Jeff، هي نسخ مضبوطة بدقة من Qwen3.5 وGemma لمهام التصنيف وغيرها من الاختيارات. قدّم للنموذج موقفًا وقائمة خيارات، وسيُرجع احتمالًا لكل خيار في تمريرة واحدة.
يقول مبتكر النماذج إنه درّبها على أجهزة محلية، وأتاح أوزانها بموجب ترخيص Apache 2.0. وفي مجموعة اختبارات شملت خمسة معايير، حقق نموذج 2B نسبة 83.1%، مقتربًا من نسبة 83.0% المنشورة لنموذج Jev؛ لكن الاختبارات استخدمت عينات مختلفة، لذا لا تمثل النسب مقارنة مباشرة. ووفقًا للمنشور، أداء Jeff أضعف بكثير في الاستدلال متعدد الخطوات.
لماذا يهم
قد تكون النماذج الصغيرة التي تُرجع الخيارات بسرعة مناسبة للتطبيقات التي تكون فيها السرعة والعمل محليًا أهم من الاستدلال المعقد.
المصادر والمراجع
| # | المصدر | الجهة الناشرة | التاريخ | الخلاصة |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Trained locally: ultra-fast 0.8B/2B System 1 decision models that match Jev on benchmarks and Doom, ~30 ms per decision (open weights) ↗ | Reddit r/LocalLLaMA | 28/09/2026 | TL;DR: The Jeff models are a set of Qwen3.5 and Gemma fine-tunes for zero-shot classification: small, efficient, open-weight models with res |
1 مصادر
آخر تحديث:
Oossa · النشرة البريدية
أسبوع الذكاء الاصطناعي، مشروحًا
كل يوم اثنين: الأخبار التي تستحق المعرفة، بلغة بسيطة. مجانًا وبلا رسائل مزعجة.