Qwen3 は即応と深い推論を一つのモデル群に統合し、思考に使う計算量の調整と多言語学習に対応します。
この論文を勧める理由
言語モデルへの関心を、情報の表現や検索の仕組みにつなげます。

掲載年の範囲:2024–2025。
Qwen3 は即応と深い推論を一つのモデル群に統合し、思考に使う計算量の調整と多言語学習に対応します。
言語モデルへの関心を、情報の表現や検索の仕組みにつなげます。
言語モデルの推論を強化学習で改善し、蒸留によって小規模モデルへ能力を移す方法を検討します。
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少量の精選学習データと計算予算の制御により、推論課題の回答を検証する計算量を増やします。
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混合エキスパート言語モデルの構造と、計算効率を高めるための学習手法を紹介します。
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OLMo 2 は重み、学習データ、コード、チェックポイントを公開し、安定性と効率を高める学習方法を示します。
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Llama 3 のモデル群について、事前学習、追加学習、幅広い言語課題での評価をまとめています。
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