🔥 Новая SOTA среди моделей на 1.5B параметров
QuestA 🤖 показывает двузначный прирост Pass@1 и даже обгоняет ранние 32B-модели:
- AIME24: 72.50% (+10.73%)
- AIME25: 62.29% (+12.79%)
- HMMT25: 41.67% (+10.11%)
🚀 Секрет в обучении: QuestA использует RL с scaffolded-problems — это снимает конфликт между лёгкими и сложными задачами и даёт более масштабируемое рассуждение.
🔓 Всё в открытом доступе:
- Модель: https://huggingface.co/foreverlasting1202/QuestA-Nemotron-1.5B
- Тренировочный пайплайн: https://github.com/foreverlasting1202/QuestA
- Статья: https://arxiv.org/abs/2507.13266
- Блог: https://mercurial-kidney-02d.notion.site/QuestA-Expanding-Reasoning-Capacity-in-LLMs-via-Question-Augmentation-216b21d08abb81a1bcecfe79e7d1e88a?pvs=73
#LLM #Reasoning #AI #SOTA
@data_analysis_ml
QuestA 🤖 показывает двузначный прирост Pass@1 и даже обгоняет ранние 32B-модели:
- AIME24: 72.50% (+10.73%)
- AIME25: 62.29% (+12.79%)
- HMMT25: 41.67% (+10.11%)
🚀 Секрет в обучении: QuestA использует RL с scaffolded-problems — это снимает конфликт между лёгкими и сложными задачами и даёт более масштабируемое рассуждение.
🔓 Всё в открытом доступе:
- Модель: https://huggingface.co/foreverlasting1202/QuestA-Nemotron-1.5B
- Тренировочный пайплайн: https://github.com/foreverlasting1202/QuestA
- Статья: https://arxiv.org/abs/2507.13266
- Блог: https://mercurial-kidney-02d.notion.site/QuestA-Expanding-Reasoning-Capacity-in-LLMs-via-Question-Augmentation-216b21d08abb81a1bcecfe79e7d1e88a?pvs=73
#LLM #Reasoning #AI #SOTA
@data_analysis_ml
❤6👍3🔥2