Supra-50M-Reasoning : Petit modèle open-source avec raisonnement par chaîne de pensée

SupraLabs a publié Supra-50M-Reasoning (ThinkSupra-50M), un minuscule modèle de 50 millions de paramètres qui génère une chaîne de pensée complète avant de répondre. C'est la variante de raisonnement de Supra-50M-Instruct, affinée à partir de Supra-50M-Base à l'aide d'un ensemble de données synthétiques de 500 exemples générés par Qwen3 1.7B, entraîné pendant 6 époques avec SFT en bfloat16. Expérimental, sujet aux hallucinations et entièrement ouvert.
Format d'inférence
Chaque réponse suit cette structure :
<|begin_of_thought|> ... réflexion ... <|end_of_thought|> <|begin_of_solution|> ... réponse finale ... <|end_of_solution|>
Démarrage rapide
import torch from transformers import pipeline, AutoTokenizerMODEL_ID = "SupraLabs/Supra-50M-Reasoning" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID, clean_up_tokenization_spaces=False) pipe = pipeline("text-generation", model=MODEL_ID, tokenizer=tokenizer, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32)
def build_prompt(instruction, input_text=""): if input_text.strip(): return f"Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Input:\n{input_text}\n\n### Response:\n" return f"Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Response:\n"
def generate(instruction, input_text=""): result = pipe(build_prompt(instruction, input_text), max_new_tokens=512, do_sample=True, temperature=0.3, top_k=50, top_p=0.9, repetition_penalty=1.15, pad_token_id=pipe.tokenizer.pad_token_id, eos_token_id=pipe.tokenizer.eos_token_id, return_full_text=False) return result[0]['generated_text'].strip()
Exemple de sortie
Prompt : "Qu'est-ce que l'IA ?"
Réflexion : "D'accord, l'utilisateur demande ce qu'est l'IA. Laissez-moi commencer par rappeler la définition de l'IA. L'IA est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, plus précisément des réseaux de neurones..."
Réponse : "L'IA est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui permet aux machines d'apprendre à partir des données... utilisée dans la santé, la finance et même la robotique."
Prochaines étapes
SupraLabs prévoit des modèles plus grands : Supra-124M (Base, Chat, Raisonnement) et Supra-350M (Base, Chat, Raisonnement, Codage).
Modèle sur Hugging Face : Supra-50M-Reasoning
Dataset : SupraThink-Dataset-500x
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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