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注目のストーリー経過観察中

IQuest-Q1、エージェント型コーディング向けMoEモデルを公開

1件の報道1件のソース2 日前更新

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
  1. Hugging Face Daily Papers
    IQuest-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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