这一多语言模型名为 BLOOM-zh,号称在大多数繁体中文基准测试中优于其前身,同时保持其英语能力。

联发科表示,BLOOM-zh 起源于 BigScience 于 2022 年推出的开源 BLOOM 模型,团队对 BLOOM 进行了额外的繁体中文和英文 74 亿个 token 的扩展预训练,涵盖了新闻、书籍、百科全书、教材、口语等多个领域。为了展示 BLOOM-zh 的特性,现有的和新创建的基准场景都用于评估性能。
此外,联发科的 AI 研究小组在 ICLR 国际表征学习大会上发表了一篇论文,详细介绍了其使用 Fisher-Legendre(FishLeg)优化的新算法,可以比以前更快、更可靠地训练 AI 模型。该研究是与英国剑桥大学的神经动力学和控制组合作进行的。联发科 AI 研究小组将在 5 月 1 日的 ICLR 会议上展示这项成果。
IT之家附相关内容链接:
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BLOOM-zh 论文:点此查看
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BLOOM-zh 大模型:点此使用
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FishLeg 算法论文:点此查看
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FishLeg 开源页面:点此进入
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