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Stability AI 推出更小、更高效的 1.6B 语言模型

Stability AI 宣布推出迄今为止最强大的小语言模型之一 Stable LM 2 1.6B。以英语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语和荷兰语的多语言数据为基础进行了训练,体积小、速度快,降低了硬件门槛;并提供了完全透明的训练细节,旨在让开发人员和模型创建者能够快速进行实验和迭代。 Stable LM 是一种文本内容生成 LLM,Stability AI 于 2023 年 4 月首次推出了 30 亿和 70 亿参数模型。新的 StableLM 模型实际上是 Stability AI 在 2024 年发布的第二个模型,此前该公司在早些时候还发布了一个 Stable Code 3B。 Stability AI 声称,Stable LM 2 1.6B 在大多数基准测试中均优于其他参数低于 20 亿个的小语言模型,如微软的 Phi-1.5 (1.3B) 和 Phi-2 (2.7B)、TinyLlama 1.1B 或 Falcon 1B。 不过他们也警告称,由于小型、低容量语言模型的特性,Stable LM 2 1.6B 可能会出现高幻觉率、潜在的有毒语言等类似的常见问题。“我们要...

SetFitABSA: 基于 SetFit 的少样本、方面级情感分析

SetFitABSA 是一种可以有效从文本中检测特定方面情感的技术。 方面级情感分析 (Aspect-Based Sentiment Analysis,ABSA) 是一种检测文本中特定方面的情感的任务。例如,在“这款手机的屏幕很棒,但电池太小”一句中,分别有“屏幕”和“电池”两个方面,它们的情感极性分别是正面和负面。 ABSA 应用颇为广泛,有了它我们可以通过分析顾客对产品或服务的多方面反馈,并从中提取出有价值的见解。然而,ABSA 要求在样本标注时对训练样本中涉及的各个方面进行词元级的识别,因此为 ABSA 标注训练数据成为了一件繁琐的任务。 为了缓解这一问题,英特尔实验室和 Hugging Face 联袂推出了 SetFitABSA,以用于少样本场景下的特定领域 ABSA 模型训练。实验表明,SetFitABSA 性能相当不错,其在少样本场景下表现甚至优于 Llama2 和 T5 等大型生成模型。 与基于 LLM 的方法相比,SetFitABSA 有两个独特优势: 🗣 无需提示: 在使用基于 LLM 的少样本上下文学习时,提示的作用非常关键,因此一般需要精心设计,这一要求使得最终...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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