Unsloth cho phép huấn luyện decision model tại chỗ trên VRAM 3GB

Dự án mã nguồn mở Unsloth vừa phát hành các công cụ giúp lập trình viên fine-tune những mô hình như Llama, Gemma và Qwen thành các decision agent chuyên biệt trên phần cứng phổ thông. Hệ thống dùng phần đầu Clef và LoRA cho một epoch huấn luyện, chỉ cần từ 3GB đến 4GB VRAM để chạy trên máy tính cá nhân qua ứng dụng Unsloth Desktop. Trong các bài kiểm tra nội bộ với mô hình Qwen3.5 0.8B, công ty đã nâng độ chính xác tổng hợp từ 20,7% lên 74,3% trên ba benchmark quyết định. Độ chính xác ở hạ nguồn cũng tăng từ khoảng 30% đến 37% lên đến 78% nhờ kho mã nguồn mở có sẵn trên GitHub.