SmolLM3是3B參數模型,性能超越Llama-3.2-3B和Qwen2.5-3B,支持128K上下文視窗及6種語言。
基本介紹
- 外文名:SmolLM3
- 發布方:Hugging Face
產品簡介,產品訓練,
產品簡介
模型採用雙模式系統,用戶可通過標誌在深度思考和非思考模式間靈活切換。
產品訓練
採用三階段混合訓練策略,在11.2萬億tokens上訓練,並開放架構細節、數據混合方式等全部技術細節。
SmolLM3是3B參數模型,性能超越Llama-3.2-3B和Qwen2.5-3B,支持128K上下文視窗及6種語言。
0 0 smollm3是3b參數模型,性能超越llama-3.2-3b和qwen2.5-3b,支持128k上下文視窗及6種語言. [1] 外文名 smollm3 發布方 hugging face 目錄 1 產品簡介 2 產品訓練 產品簡介 播報 編輯 模型採用雙模式系統,用戶可通過標誌在深度思考和非思考模式間靈活切換. [1] 產品訓練 播報 編輯 採用三階段混合訓練策略,...
SmolLM3則採用了GQA與NoPE結合的架構最佳化以提升效率。訓練數據 核心數據集SmolLM-Corpus是模型高性能的關鍵,它包含三個高質量子集:Cosmopedia v2(由Mixtral模型生成的合成教材和故事內容,約28B tokens)、Python-Edu(從The Stack數據集中根據教育價值篩選的Python示例,約4B
