ME न्यूज के अनुसार, 23 सितंबर (UTC+8), Tether AI Research ने 1914.3 अरब टोकन के स्केल के साथ सिंथेटिक डेटासेट QVAC Genesis III जारी किया, जिसमें 159.6 मिलियन दस्तावेज और 19 STEM क्षेत्र शामिल हैं, जिसका उद्देश्य लैपटॉप, मोबाइल आदि स्थानीय उपकरणों पर चलने वाले छोटे AI मॉडल की विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित के क्षेत्र में क्षमता में सुधार करना है। इस डेटासेट में "फेलियर एनालिसिस" और "ऑप्शन-लेवल रीजनिंग" दो विधियों का उपयोग किया गया है; पहली में अधिक शक्तिशाली टीचर मॉडल छात्र मॉडल की गलत तर्कणा का विश्लेषण करता है और सही उत्तर प्रदान करता है, जबकि दूसरी में सही उत्तर के कारणों को समझाया जाता है और अन्य विकल्पों को क्यों गलत समझा जाता है। परीक्षणों से पता चला है कि समान टोकन स्केल के Cosmopedia-v2 प्रशिक्षित मॉडल की तुलना में Genesis III के पूर्ण कॉरपस पर प्रशिक्षित मॉडल ARC-Easy, ARC-Challenge और MMLU STEM बेंचमार्क पर क्रमशः 28.57, 21.35 और 15.03 प्रतिशत की वृद्धि प्राप्त करता है। संबंधित पेपर COLM 2026 कॉन्फ्रेंस में स्वीकृत किया गया है। (स्रोत: Foresight News)
टेथर एआई रिसर्च ने एसटीईएम में छोटे एआई मॉडल्स को बेहतर बनाने के लिए क्यूवीएसी जेनेसिस III डेटासेट लॉन्च किया है
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सारांश
टेदर एआई रिसर्च ने मेटाएरा से विकसित किया गया QVAC जेनेसिस III सिंथेटिक डेटासेट लॉन्च किया है, जिसमें 19 एसटीईएम क्षेत्रों में 159.6 मिलियन दस्तावेज़ों में 191.43 अरब टोकन हैं। इस डेटासेट का डिज़ाइन स्थानीय उपकरणों पर छोटे एआई मॉडल्स को विफलता विश्लेषण और विकल्प-स्तरीय तर्क के माध्यम से बढ़ावा देने के लिए किया गया है। जेनेसिस III पर प्रशिक्षित मॉडल्स ने प्रमुख बेंचमार्क में कॉस्मोपीडिया-v2 को 28.57, 21.35 और 15.03 प्रतिशत अंकों से पीछे छोड़ दिया। यह पेपर COLM 2026 द्वारा स्वीकृत कर लिया गया है। यह एआई + क्रिप्टो समाचार, ऑन-चेन समाचार और एआई विकास में एक कदम आगे की ओर है।
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