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Der Ansatz zeigt, dass kleine, gezielt trainierte Modelle durch billige synthetische Daten und Coding Agents bei dedizierten Aufgaben mit enorm teuren Frontier-Modellen konkurrieren können, ohne deren hohe Betriebskosten zu verursachen.
Rivest hebt hervor, dass die Hürden für Modell-Finetuning drastisch gesunken sind. Anstatt allgemeine Modelle für isolierte Anforderungen zu nutzen, lässt sich mit wenigen tausend synthetischen Beispielen eine hohe Spezialisierung erzielen. Er plant, das Modell auf Hugging Face zu veröffentlichen und eine Dokumentation nachzureichen.
Maxime Rivest 🧙♂️🦙🐧
@MaximeRivest · 5. Oktober 2026
I never thought that with only 5000 training examples, 4 hours of training and 80$ I could make a 4b model beat gpt 5.6 terra. training data is now cheap and plentiful, coding agent are now capable enough to do the work. you just need to figure out th ask you want to teach you t.co/gyASTc5n9H
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Auf X ansehenZusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 6. Oktober 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
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Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
