Qwengram-0.8B: N-Gramm-Speicher von Qwen3.8-Flash-Next senkt Perplexität um 5,05 %
Warum es zählt
Die Methode friert Backbone und 51B-PLE-Speicher ein und trainiert nur einen kleinen R=1-Reader auf 15M Token – also mit sehr begrenzten Ressourcen (kostenlose Kaggle-GPUs). Modell-Artefakte, Training-Code und ein modifizierter llama.cpp-Inference-Pfad sind öffentlich verfügbar, was Reproduzierbarkeit und Weiterentwicklung erleichtert.
— Lumeric Redaktion
−5,05 % PPL
Perplexitätsreduktion auf Validierungsset
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