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Hugging Face BlogApriel-H1: la clave inesperada para destilar modelos de razonamiento eficientes
Investigadores de ServiceNow-AI presentaron Apriel-H1, una familia de modelos híbridos que combina capas de atención con capas Mamba para acelerar el razonamiento de un modelo de 15B. El hallazgo central es que destilar sobre trazas de razonamiento de alta calidad, y no sobre datos de preentrenamiento, preserva la calidad: el modelo insignia logra 2,1x de rendimiento con retrocesos mínimos en benchmarks. Publicaron los siete checkpoints y el framework Fast-LLM para hacer reproducible el método.