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2025-05-30 10:16:17 21人关注
在大语言模型逐渐普及的今天，如何在资源受限的环境中实现高效部署已成为重要课题。为了解决这一挑战，基于 Qwen2.5的轻量化大模型系列 DistilQwen2.5正式发布。该模型采用了创新的双层蒸馏框架，通过优化数据和参数融合技术，不仅保留了模型的性能，同时显著降低了计算资源的消耗。
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2025-01-03 09:26:15 34人关注
研究团队最近带来了一个令人兴奋的新方法，叫做 T-FREE，让大型语言模型的运作效率直线上升。来自 Aleph Alpha、达姆施塔特工业大学、hessian.AI 和德国人工智能研究中心（DFKI）的科学家们联合推出了这个令人惊叹的技术，它的全名是 “无需标记器的稀疏表示，可实现内存高效嵌入”。
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2024-12-20 09:43:33 34人关注
在人工智能领域，规模越大似乎就意味着能力越强。为了追求更强大的语言模型，各大科技公司都在疯狂堆叠模型参数和训练数据，结果却发现成本也随之水涨船高。难道就没有一种既经济又高效的方法来训练语言模型吗?
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