Neuer Sampler mit Verifier steigert Coding-Leistung von 0,5B-Modellen drastisch
ToolsLlama
Warum es zählt
Der Ansatz funktioniert ohne Retraining des Hauptmodells; der Verifier ist günstig zu trainieren (~0,01 % der Pre-Training-Token). Nachteil: doppelter VRAM-Bedarf und 1,5–3× mehr Rechenaufwand durch Backtracking – praktische Integration z. B. in llama.cpp wäre theoretisch möglich.
— Lumeric Redaktion
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