الذكاء الاصطناعي٧ أكتوبر ٢٠٢٦
باحثون يطورون نموذج اتخاذ قرار محلياً بكفاءة عالية
تقول Unsloth إن المستخدمين باتوا قادرين على تدريب نموذج لاتخاذ القرار محليًا، على غرار Jev، عبر مستودعها مفتوح المصدر. وتذكر أنها رفعت دقة Qwen3.5 0.8B الإجمالية من ٢٠٫٧٪ إلى ٧٤٫٣٪ في ٣ اختبارات معيارية، مع ذاكرة فيديو بسعة ٤ غيغابايت. ويتيح المستودع تحويل نماذج مثل Qwen3.8 وGemma 4 إلى نماذج لاتخاذ القرار؛ وهذه القدرات كما يعرضها ناشر المستودع نفسه.
الحقائق الأساسية
ارتفعت الدقة الإجمالية لـ Qwen3.5 0.8B من ٢٠٫٧٪ إلى ٧٤٫٣٪ عبر ٣ اختبارات معيارية، باستخدام ٤ غيغابايت من ذاكرة الفيديو.
«We increased Qwen3.5 0.8B’s aggregate accuracy from 20.7% to 74.3% across 3 decision benchmarks - on just 4GB VRAM.»
عرض المصدر ←يمكن للمستودع مفتوح المصدر تحويل نماذج لغوية مثل Qwen3.8 وGemma 4 إلى نماذج لاتخاذ القرار.
«Turn any LLM like Qwen3.8, Gemma 4 into decision models with our open-source Unsloth repo.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر