Arquitetura do modelo e fundamentos técnicos
O Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4 usa o Qwen2.5-7B como arquitetura de base e adota a moderna estrutura do Transformer para transformação e otimização profundas. Com o inovador algoritmo MGRPO (Multi-Grade Reinforcement Preference Optimization), o modelo atinge um desempenho além da classe de 32B de modelos grandes com uma escala de parâmetros de apenas 7B. Os principais aprimoramentos técnicos incluem um mecanismo de atenção aprimorado, caminhos de propagação de gradiente otimizados e uma unidade de processamento de contexto aprimorada, ajustes estruturais que o tornam particularmente hábil para lidar com tarefas de geração de texto de sequência longa.
A otimização principal se reflete em: 1) adoção do esquema de quantização GGUF-Q4, que melhora a velocidade de inferência em 40%, mantendo a precisão original de 93%; 2) reforço da capacidade de inferência lógica por meio de dados de treinamento de alta qualidade de 220B tokens; e 3) introdução do módulo de ajuste fino específico para a interpretação de papéis, que melhora significativamente a coerência do diálogo. Os dados de teste mostram que o modelo pode manter um comprimento de memória de contexto de mais de 1 milhão de palavras em cenários de diálogo de várias rodadas, excedendo em muito o nível médio de modelos semelhantes de nível 7B.
Essa resposta foi extraída do artigoTifa-DeepsexV2-7b-MGRPO: um modelo que oferece suporte à interpretação de papéis e a diálogos complexos, com desempenho superior a 32b (com instalador de um clique)O
