Kısa haber · 1 dk okuma
Küçük açık modeller, yerel bir eğitim projesinde hızlı kararlar veriyor
Bir Reddit kullanıcısı, metin üretmeden seçenekler arasından seçim yapan ve olasılık değerleri döndüren küçük, açık ağırlıklı modeller yayımladı. Kullanıcı, 0.8B modelinin karar süresinin 28 milisaniye olduğunu, 2B modelinin ise beş kıyaslama testinde yüzde 83,1 puan aldığını belirtiyor.
Oossa · Oossa Hakkında
Jeff adı verilen modeller, sınıflandırma ve başka seçim görevleri için Qwen3.5 ve Gemma üzerinde ince ayar yapılarak oluşturuldu. Modele bir durum ve seçenek listesi verildiğinde, tek geçişte her seçenek için bir olasılık döndürüyor.
Geliştirici, modelleri kendi donanımında eğittiğini ve ağırlıkları Apache 2.0 lisansı altında yayımladığını söylüyor. Beş kıyaslama testinden oluşan bir grupta 2B model yüzde 83,1 puan alarak Jev’in yayımladığı yüzde 83,0’lık sonuca yaklaştı; testlerde farklı örnekler kullanıldığı için puanlar doğrudan karşılaştırılamaz. Paylaşıma göre Jeff, birden fazla adım gerektiren akıl yürütme görevlerinde çok daha zayıf.
Neden önemli
Seçenekler arasında hızla yanıt veren küçük modeller, karmaşık akıl yürütmeden çok hızın ve yerel çalışmanın önemli olduğu uygulamalara uygun olabilir.
Kaynaklar ve referanslar
| # | Kaynak | Yayın | Tarih | Ana fikir |
|---|---|---|---|---|
| 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 Eyl 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 kaynak
Son güncelleme:
Oossa · Bülten
Yapay zekâda hafta, anlaşılır dille
Her pazartesi: bilmeye değer haberler, sade bir dille. Ücretsiz, spam yok.