- OpenThinker-32BはDeepSeekに必要なデータの14%で画期的な結果を達成
- 国際的な研究チームが新しいモデルを開発し、DeepSeekと競合
- OpenThinker-32BはMATH500ベンチマークで90.6%の精度を達成し、DeepSeekを上回る
- OpenThinkerは一般的な問題解決タスクでも優れた成績を収め、GPQA-Diamondベンチマークで61.6を獲得
- DeepSeekを上回る性能を示し、効率的に結果を達成
OpenThinkerの性能は非常に優れており、DeepSeekよりもデータ量が少なくて済む点が注目されています。特に、OpenThinkerは効率的に結果を達成するために必要なトレーニング例が少ないことが大きな特徴です。さらに、OpenThoughts-114kデータセットには、問題ごとに詳細なメタデータが含まれており、コードの問題に関するテストケースやドメイン固有の情報が提供されています。
DeepSeekよりも効率的でありながらも優れた性能を発揮するOpenThinkerは、AIコミュニティにとって革新的な存在と言えるでしょう。
元記事: https://www.techzine.eu/news/applications/128753/new-ai-model-beats-deepseek-with-86-less-data/