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IQuest-Q1、エージェント型コーディング向けMoEモデルを公開
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これまでの経緯
報道より
IQuest-Q1は、総パラメータ320B(活性化15B)のスパース型MoEによるエージェント向け基盤モデルであり、事前学習、中間学習、事後学習の多段階学習によりエージェント型コーディングと汎用能力の強化を図る。事前学習ではStable SplitNorm、Muon、muPを組み合わせ、事後学習ではSFT、ドメイン特化RL、MOPDを複数のスキャフォールドで用いる。各段階のチェックポイントとエキスパートはモデルマージで統合され、オープンソースモデルとして公開された。
Hugging Face Daily Papersより
報道タイムライン
報道を追って、ストーリーのさまざまな側面を確認しましょう。
10月22日
- Hugging Face Daily PapersIQuest-Q1、エージェント型CLIシステム向けの基盤能力を強化
IQuest-Q1は、総パラメータ320B(活性化15B)のスパース型MoEによるエージェント向け基盤モデルであり、事前学習、中間学習、事後学習の多段階学習によりエージェント型コーディングと汎用能力の強化を図る。事前学習ではStable SplitNorm、Muon、muPを組み合わせ、事後学習ではSFT、ドメイン特化RL、MOPDを複数のスキャフォールドで用いる。各段階のチェックポイントとエキスパートはモデルマージで統合され、オープンソースモデルとして公開された。
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