Silia-v2: 0,5M-Parameter-Modell auf HellaSwag, PIQA und LAMBADA benchmarkt
Warum es zählt
Silia-v2 kombiniert DeepSeek MLA, Qwen HydraHead und Apples Attention Free Transformer, um den 2–2,5-fachen Compute-Overhead der Vorgängerversion zu beseitigen. Die Architektur zeigt, wie Tiny-Scale-Modelle mit modernen Effizienz-Techniken optimiert werden können.
— Lumeric Redaktion
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