Tether menyusun sekumpulan data sintesis STEM untuk model-model kecil. Sebanyak 99,45% bisa diambil jawabannya, bukan tingkat jawaban yang benar.
Pada 23 September, Tether AI Research merilis QVAC Genesis III, dengan 19,143 miliar Token, sekitar 159,6 juta dokumen, mencakup 19 bidang sains dan teknik, dengan tingkat kesulitan dari level sekolah menengah hingga level profesional. Jalurnya berlanjut dari Genesis I pada Oktober 2025 dan Genesis II pada Desember. Jika siswa salah, ditulis menjadi koreksi; jika siswa benar, dituliskan mengapa tiap opsi benar dan mengapa tiap opsi salah. Model yang dilatih adalah model kecil yang bisa dijalankan di laptop, ponsel, dan server lokal, dengan fokus pada penjelasan jalur pengerjaannya.
Dari model berjumlah 1,7 miliar parameter yang dilatih dari nol, tingkat jawaban yang efektif pada data level opsi di MMLU STEM adalah 99,45%. Untuk kumpulan korpus lengkap yang sebanding dengan skala Token dengan Cosmopedia-v2, akurasi ARC-Easy, ARC-Challenge, dan MMLU STEM masing-masing mencapai 51,85, 42,71, dan 30,19—lebih tinggi sebesar 28,57, 21,35, dan 15,03 poin.
Data dirilis di bawah CC-BY-NC 4.0, sehingga hanya bisa dipakai non-komersial. Makalahnya telah diterima oleh COLM 2026.
Pada 23 September, Tether AI Research merilis QVAC Genesis III, dengan 19,143 miliar Token, sekitar 159,6 juta dokumen, mencakup 19 bidang sains dan teknik, dengan tingkat kesulitan dari level sekolah menengah hingga level profesional. Jalurnya berlanjut dari Genesis I pada Oktober 2025 dan Genesis II pada Desember. Jika siswa salah, ditulis menjadi koreksi; jika siswa benar, dituliskan mengapa tiap opsi benar dan mengapa tiap opsi salah. Model yang dilatih adalah model kecil yang bisa dijalankan di laptop, ponsel, dan server lokal, dengan fokus pada penjelasan jalur pengerjaannya.
Dari model berjumlah 1,7 miliar parameter yang dilatih dari nol, tingkat jawaban yang efektif pada data level opsi di MMLU STEM adalah 99,45%. Untuk kumpulan korpus lengkap yang sebanding dengan skala Token dengan Cosmopedia-v2, akurasi ARC-Easy, ARC-Challenge, dan MMLU STEM masing-masing mencapai 51,85, 42,71, dan 30,19—lebih tinggi sebesar 28,57, 21,35, dan 15,03 poin.
Data dirilis di bawah CC-BY-NC 4.0, sehingga hanya bisa dipakai non-komersial. Makalahnya telah diterima oleh COLM 2026.
