Un utilisateur de Reddit affine le modèle Qwen3.6-27B en utilisant des données de fables cohérentes pour améliorer les grands modèles de langage locaux. Le projet vise à rassembler d'importants ensembles de données de fables auprès de la communauté afin d'améliorer les performances du modèle.
- L'auteur a loué des GPU H200 pour mener le processus d'affinage.
- Les premiers benchmarks montrent une amélioration de +5 % dans l'évaluation humaine et les scores SWE.
- L'utilisateur demande aux autres de conditionner leurs données locales de fables pour les inclure dans l'ensemble de données.
- L'objectif est de mettre le modèle final en open-source après d'autres exécutions d'entraînement.
Cette initiative met en lumière les efforts communautaires visant à booster les capacités des modèles à poids ouverts grâce à une collecte de données spécialisée.