OpenThinker-7B và OpenThinker-32B là các mô hình tiên tiến được thiết kế để mở rộng ranh giới của lý luận có cấu trúc, giải quyết vấn đề toán học và suy diễn dựa trên kiến thức. Được tinh chỉnh trên tập dữ liệu OpenThoughts-114k, các mô hình này xây dựng dựa trên Qwen2.5-7B và Qwen2.5-32B, tận dụng các phương pháp đào tạo tối ưu để đạt được độ chính xác đáng kể trong các nhiệm vụ logic và lý luận dài.

🔹 OpenThinker-7B đạt được sự cân bằng hoàn hảo giữa hiệu suất và hiệu quả, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho nghiên cứu, giải quyết vấn đề có cấu trúc và các ứng dụng học thuật.

🔹 OpenThinker-32B được tối ưu hóa cho việc hiểu biết ngữ cảnh sâu sắc, chứng minh định lý và lý luận quy mô lớn, mang lại độ chính xác hàng đầu trong các quy trình tính toán.

Chúng tôi vừa công bố một hướng dẫn chi tiết từng bước về cách cài đặt và chạy các mô hình này trên máy ảo có GPU! Dù bạn ưa thích Ollama, Open WebUI hay Jupyter Notebook, chúng tôi đã đề cập tất cả những gì bạn cần để triển khai và tương tác với các mô hình này một cách liền mạch.

🛠️ Những điểm nổi bật chính trong blog của chúng tôi:
✅ Yêu cầu phần cứng & cấu hình GPU tốt nhất
✅ Chạy OpenThinker-7B & 32B bằng Ollama
✅ Sử dụng Open WebUI để tương tác liền mạch
✅ Chạy suy diễn & tinh chỉnh trên Jupyter Notebook

Với sự minh bạch hoàn toàn về trọng số, tập dữ liệu và phương pháp đào tạo, các mô hình OpenThinker đang thiết lập các tiêu chuẩn mới cho lý luận tính toán mã nguồn mở. Được phát hành dưới Giấy phép Apache 2.0, các mô hình này có sẵn cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển để sửa đổi, tinh chỉnh và mở rộng cho các ứng dụng trong thế giới thực.

Đọc toàn bộ blog tại đây: https://t.co/3i8qcGejxc

#openthinker #MãNguồnMở #MôHìnhAI #ĐámMây #gpu