算法论文8
快手&清华：1.5B小模型推理能力飙升
量子位
AI 摘要
快手和清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上表现优异。Archer方法对Token分类并差异化训练，让知识和推理互不干扰，实现知识稳定与推理探索的平衡，小模型参数利用更高效。
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1.5B刷新数学代码SOTA！快手&清华精细化Token管理，LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。
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