ভাষা মডেল ইতিমধ্যেই গবেষকদের সাহিত্য অনুসন্ধান এবং প্রমাণ সংশ্লেষণে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু বৈজ্ঞানিক কাজের ভিত্তি এবং যাচাইযোগ্যতা প্রয়োজন। আমাদের এজেন্টিক প্ল্যাটফর্ম Asta-তে, ব্যবহারকারীরা জটিল সীমাবদ্ধতা নিয়ে আসে এবং রিপোর্টকে কাজের শিল্পকর্ম হিসেবে বিবেচনা করে। আমরা Asta Brief 8B তৈরি করেছি, উদ্ধৃত রিপোর্ট জেনারেশনের জন্য একটি ছোট ওপেন মডেল, এবং প্রশিক্ষণ ডেটা সহ এটি ওপেন-সোর্স করেছি।
Asta Brief, Asta-এর Generate a report বৈশিষ্ট্যে Fast মোড হিসেবে উপলব্ধ, Claude-চালিত Thinking মোডের পাশাপাশি। এটি গবেষণা প্রশ্ন এবং পুনরুদ্ধার করা সাহিত্যকে উদ্ধৃত রিপোর্টে রূপান্তর করে, এক পাসে লেখে। এটি জেনারেশন সময় প্রায় একটি অর্ডার অফ ম্যাগনিটিউড কমিয়ে দেয়: Fast মোড গড়ে 51.1 সেকেন্ড প্রতি রিপোর্ট বনাম Thinking মোডের জন্য 178.5 সেকেন্ড, প্রায় 3.5 গুণ দ্রুত।
আমরা Qwen3-8B থেকে Asta Brief প্রশিক্ষণ দিয়েছি, পোস্ট-ট্রেনিং ডেটা এবং মূল্যায়নের উপর ফোকাস করে। এটি হাজার হাজার বাস্তব প্রশ্ন এবং উদ্ধৃতি-কেন্দ্রিক ফিল্টারিং ব্যবহার করে। ওপেন ওয়েট প্রতিষ্ঠানগুলিকে এটি স্থানীয়ভাবে চালানোর অনুমতি দেয়, সংবেদনশীল গবেষণার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। আমরা PDF থেকে রিপোর্ট অভিযোজনের জন্য একটি উদাহরণ ওয়ার্কফ্লোও প্রকাশ করি।
ফলাফল 2025 সালের তুলনা প্রতিফলিত করে; আমরা আজকের ফ্রন্টিয়ার মডেলের বিরুদ্ধে পুনরায় মূল্যায়ন চালাইনি। এই কাজটি Ai2-এর নেতৃত্বে NSF OMAI-এর মাধ্যমে বিস্তৃত লক্ষ্য সমর্থন করে, বিজ্ঞানের জন্য ওপেন AI তৈরির জন্য। আমরা বৈজ্ঞানিক কাজের জন্য ভবিষ্যত মডেলগুলিকে সাহায্য করতে আমাদের পদ্ধতি ভাগ করছি।
উৎস: Hacker News · সারাংশ: HeadlinesBriefing