RedHatAI/Qwen3-8B-speculator.eagle3
Qwen3-8B-speculator.eagle3 Model Overview - Verifier: Qwen/Qwen3-8B - Speculative Decoding Algorithm: EAGLE-3 - Model Architecture: Eagle3Speculator - Release Date: 07/27/2025 - Version: 1.0 - Model Developers: RedHat This is a speculator model desi...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tuần
🚀 Qwen3-8B-speculator.eagle3 — Tăng tốc sinh văn bản với EAGLE-3
Mô hình speculator dựa trên thuật toán EAGLE-3, thiết kế để hợp tác với Qwen3-8B nhằm tăng tốc quá trình sinh văn bản thông qua speculative decoding.
Đây là mô hình speculator do RedHat phát triển, sử dụng thuật toán giải mã phổ biên EAGLE-3 để hợp tác với mô hình xác thực Qwen/Qwen3-8B. Mô hình được huấn luyện bằng thư viện speculators của NeuralMagic trên tập hợp dữ liệu bao gồm ShareGPT_Vicuna_unfiltered và ultrachat_200k, với chức năng suy nghĩ đã tắt. Được thiết kế để sử dụng thông qua endpoint /chat/completions với chat template của Qwen3-8B.
✨ Điểm nổi bật
- EAGLE-3 Speculative Decoding: Tích hợp thuật toán giải mã phổ biên EAGLE-3 để tăng tốc sinh văn bản.
- Hỗ trợ vLLM: Dễ dàng triển khai với cấu hình speculative config qua lệnh
vllm serve. - Huấn luyện trên dữ liệu đa dạng: Sử dụng kết hợp dữ liệu từ ShareGPT_Vicuna_unfiltered và HuggingFaceH4/ultrachat_200k.
- Đánh giá hiệu năng rõ rệt: Được kiểm tra trên các bài toán coding, toán học và tóm tắt văn bản.
- Tối ưu cho Qwen3-8B: Tích hợp hoàn hảo với mô hình xác thực Qwen3-8B thông qua endpoint
/chat/completions.
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình speculator EAGLE-3 mang lại cách tiếp cận mới trong tối ưu tốc độ sinh văn bản bằng cách dự đoán các token tiếp theo một cách thông minh, giảm đáng kể thời gian chờ đợi so với phương pháp sinh tuần tự truyền thống. Đặc biệt hiệu quả trong các tác vụ đòi hỏi tốc độ cao như trả lời câu hỏi, viết code hoặc tạo nội dung tương tác.
Kết quả đánh giá cho thấy mô hình đạt được tỉ lệ chấp nhận token rất tốt ở các mức k đoán (k=1 đến k=7), đặc biệt xuất sắc trong bài toán toán học (đạt ~2.81 token chấp nhận trung bình ở k=7). Đây là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng AI cần cân bằng giữa tốc độ và chất lượng sinh văn bản.
#Qwen3 #EAGLE3 #SpeculativeDecoding #TextGeneration #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
DeepSeek-R1 Paper Link👁️ 1. Introduction We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a p...
Qwen3-0.6B Qwen3 Highlights Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Built upon extensive training, Qwen3 delivers groundbreaking advancement...
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...
Model Information The Meta Llama 3.1 collection of multilingual large language models (LLMs) is a collection of pretrained and instruction tuned generative models in 8B, 70B and 405B sizes (text in/text out). The Llama 3.1 instruction tuned text onl...
GPT-2 Test the whole generation capabilities here: https://transformer.huggingface.co/doc/gpt2-large Pretrained model on English language using a causal language modeling (CLM) objective. It was introduced in this paper(https://d4mucfpksywv.cloudfro...
Model Details Meta developed and released the Meta Llama 3 family of large language models (LLMs), a collection of pretrained and instruction tuned generative text models in 8 and 70B sizes. The Llama 3 instruction tuned models are optimized for dia...
DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence Technical Report👁️ Introduction We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T p...
Model Details Meta developed and released the Meta Llama 3 family of large language models (LLMs), a collection of pretrained and instruction tuned generative text models in 8 and 70B sizes. The Llama 3 instruction tuned models are optimized for dia...