个人用$998训练3.8B参数模型达0.384 CORE

研究者用约$998，在43小时、65B tokens上用B200/GPU训练出3.8B模型，CORE得分0.384，开发了配置驱动的little-lm框架，展示小规模但有意义的可复制路径。