Steiner-32b-preview

Steiner ist ein auf synthetischen Daten trainiertes Inferenzmodell, das darauf ausgelegt ist, verschiedene Inferenzpfade zu erkunden und eigenständig zu verifizieren.

Normales ProduktProduktivitätInferenzmodellReinforcement Learning

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Steiner ist eine von Yichao 'Peak' Ji entwickelte Reihe von Inferenzmodellen, die sich darauf konzentriert, durch Reinforcement Learning auf synthetischen Daten zu trainieren und während der Inferenz mehrere Pfade zu erkunden und eigenständig zu verifizieren oder zurückzuverfolgen. Ziel des Modells ist es, die Inferenzfähigkeit von OpenAI o1 zu reproduzieren und die Skalierungskurve während der Inferenz zu verifizieren. Steiner-preview ist ein laufendes Projekt. Der Open-Source-Charakter dient dem Wissensaustausch und dem Einholen von Feedback von echten Nutzern. Obwohl das Modell in einigen Benchmark-Tests hervorragende Leistungen erbringt, ist die Inferenzskalierung von OpenAI o1 noch nicht vollständig erreicht, daher befindet es sich noch in der Entwicklung.

Unterstützt Zero-Shot-Inferenz
ohne dass auf Denkketten-Prompts oder Agenten-Frameworks zurückgegriffen werden muss.
Kann während des Inferenzprozesses eigenständig mehrere Pfade erkunden und verifizieren oder zurückverfolgen.
Kompatibel mit bestehenden Inferenzdiensten
die Verwendung von vLLM wird empfohlen.
Unterstützt mehrsprachige Inferenz
hauptsächlich Englisch
kann aber auch mit Chinesisch umgehen.
Liefert detaillierte Inferenzprozesse und -ergebnisse
die das Verständnis und die Bewertung durch den Benutzer erleichtern.

\Dieses Modell eignet sich für Forscher
Entwickler und Pädagogen
die komplexe Inferenzaufgaben bearbeiten müssen
insbesondere in Szenarien
in denen eigenständige Exploration und Verifizierung von Inferenzpfaden erforderlich sind. Darüber hinaus eignet es sich für akademische Einrichtungen und Unternehmen

Im GPQA Diamond-Benchmark-Test zeigte Steiner in mehreren Teilbereichen (z. B. Quantenmechanik
Molekularbiologie) eine hohe Genauigkeit und bewies damit seine Inferenzfähigkeit in bestimmten wissenschaftlichen Bereichen.
Benutzer können Steiner über vLLM bereitstellen und müssen nur bestimmte Parameter hinzufügen
um Inferenzanfragen zu stellen
z. B. eine Frage in einem Dialog eingeben und das Inferenzergebnis erhalten.

Rufen Sie die Hugging Face-Website auf und suchen Sie die Modellseite von Steiner-32b-preview.
Suchen Sie auf der Seite nach der Bereitstellungsanleitung und wählen Sie den empfohlenen vLLM als Inferenzdienst.
Fügen Sie gemäß Anleitung die notwendigen Parameter (z. B. 'skip_special_tokens': false und 'spaces_between_special_tokens': false) zur Inferenzanfrage hinzu.
Senden Sie die Inferenzanfrage mithilfe des Python-Clients oder anderer unterstützter Tools. Geben Sie beispielsweise die Frage 'Hallo' ein und erhalten Sie das Inferenzergebnis des Modells.
Passen Sie das Format und den Inhalt der Inferenzanfrage nach Bedarf an

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Steiner-32b-preview Neueste Verkehrssituation

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Steiner-32b-preview — Steiner ist ein auf synthetischen Daten trainiertes Inferenzmodell, das darauf ausgelegt ist, verschiedene Inferenzpfade zu erkunden und eigenständig zu verifizieren.

Produktivität

•Inferenzmodell•Reinforcement Learning

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero ist ein durch massives Reinforcement Learning trainiertes Inferenzmodell, das ohne überwachtes Feinabstimmen eine herausragende Inferenzleistung erzielt.

Inländische Auswahl

•Reinforcement Learning•Inferenzmodell

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DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 ist ein Hochleistungs-Inferenzmodell, das mehrere Sprachen und Aufgaben unterstützt und sich für Forschungs- und kommerzielle Anwendungen eignet.

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Steiner-32b-preview Alternativen

Steiner-32b-preview — Steiner ist ein auf synthetischen Daten trainiertes Inferenzmodell, das darauf ausgelegt ist, verschiedene Inferenzpfade zu erkunden und eigenständig zu verifizieren.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero ist ein durch massives Reinforcement Learning trainiertes Inferenzmodell, das ohne überwachtes Feinabstimmen eine herausragende Inferenzleistung erzielt.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 ist ein Hochleistungs-Inferenzmodell, das mehrere Sprachen und Aufgaben unterstützt und sich für Forschungs- und kommerzielle Anwendungen eignet.

UIGEN-T1-Qwen-7b — UIGEN-T1-Qwen-7b ist ein 7 Milliarden Parameter umfassendes Modell, basierend auf Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, zur Inferenz-basierten Generierung von HTML- und CSS-basierten UI-Komponenten.

OpenThinker-32B — OpenThinker-32B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Inferenzmodell, das speziell für die Verbesserung der Inferenzfähigkeit mit offenen Daten entwickelt wurde.

DeepScaleR-1.5B-Vorschau — Ein großes Sprachmodell, optimiert durch Reinforcement Learning, das sich auf die Verbesserung der Fähigkeiten zur Lösung mathematischer Probleme konzentriert.

Neosync — Neosync ist ein Open-Source-Tool zur Datenanonymisierung und synthetischen Datengenerierung, das Entwicklern die sichere Verwendung von Produktivdaten für lokale Entwicklung und Tests ermöglicht.

s1-32B — s1 ist ein auf Qwen2.5-32B-Instruct feinabgestimmtes Inferenzmodell, das lediglich mit 1000 Beispielen trainiert wurde.

OpenAI o3-mini — OpenAI o3-mini ist das neueste, kostengünstige Inferenzmodell von OpenAI, speziell optimiert für den STEM-Bereich.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ist ein hocheffizientes, Open-Source-Sprachmodell für diverse Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist ein Open-Source-Inferenzmodell, das sich auf mathematische, codebezogene und logische Aufgaben konzentriert.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell für Textgenerierung und Inferenzaufgaben.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell für diverse Textgenerierungsaufgaben.

RLLoggingBoard — Ein Werkzeug zur Visualisierung des Trainingsablaufs von Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF), das ein tiefes Verständnis und Debugging unterstützt.

selbstadaptierende LLMs — Ein selbstadaptierendes Framework für Large Language Models (LLMs), das sich in Echtzeit an unbekannte Aufgaben anpasst.

Dria-Agent-α — Dria-Agent-α ist ein interaktives Framework für große Sprachmodelle (LLMs) basierend auf Python.

EurusPRM-Stage2 — EurusPRM-Stage2 ist ein auf impliziten Prozessbelohnungen basierendes Reinforcement-Learning-Modell zur Verbesserung der Inferenzfähigkeit von generativen Modellen.

GLM-Zero-Preview — Tiefsinniges Inferenzmodell von Zhihu, spezialisiert auf mathematisch-logische und Code-Inferenzen.

Bespoke Labs — Maßgeschneiderte Datendienste zur Unterstützung des präzisen Feinabstimmens von Modellen

Bespoke Curator — Hochwertiges synthetisches Daten-Generierungs- und strukturierte Datenextraktions-Tool

MarS — Finanzmarkt-Simulations-Engine, angetrieben von einem generativen Basismodell

Unitree RL GYM — Unitree Roboterplattform für Reinforcement Learning

mwp_ReFT — Ein auf Deep Reinforcement Learning basierendes Framework zur Feinabstimmung von Modellen

O1-CODER — Ein Programmierhilfstool, das versucht, das OpenAI O1-Modell zu reproduzieren.

InternThinker — Von dem Shanghai AI Laboratory entwickeltes starkes KI-Modell mit Inferenzfähigkeiten.

Marco-o1 — Offenes großes Inferenzmodell zur Lösung realer Probleme

agibot_x1_train — Modularer humanoiden Roboter für das Reinforcement Learning Training

InterTrack — Eine Technologie zur Interaktionsverfolgung von Mensch und Objekt ohne Objektvorlagen.

Bootstrap3D — Synthesedaten-Framework zur Verbesserung der 3D-Inhaltserstellung

SERL — SERL ist ein hochperformantes Software-Paket für robotergestütztes Reinforcement Learning.