由约翰·霍普金斯大学和瑞士苏黎世联邦理工学院等机构的计算机科学家组织的BabyLM挑战旨在创建更易于访问和直观的语言模型,与大型科技公司不断扩大语言模型的竞争形成鲜明对比。
其目标是使用比大多数先进大型语言模型使用的数据集小一万分之一的数据集,制作出迷你语言模型。
作为挑战的一部分,研究人员将被要求对约1亿个单词进行语言模型训练,根据其生成和对语言细微差别的理解效果选择获胜模型。来源:纽约时报详细阅读全文-可能需要付费
摘要版权所有©2023 SmithBucklin,华盛顿特区,美国
四海之内皆兄弟,四海带你涨姿势
由约翰·霍普金斯大学和瑞士苏黎世联邦理工学院等机构的计算机科学家组织的BabyLM挑战旨在创建更易于访问和直观的语言模型,与大型科技公司不断扩大语言模型的竞争形成鲜明对比。
其目标是使用比大多数先进大型语言模型使用的数据集小一万分之一的数据集,制作出迷你语言模型。
作为挑战的一部分,研究人员将被要求对约1亿个单词进行语言模型训练,根据其生成和对语言细微差别的理解效果选择获胜模型。来源:纽约时报详细阅读全文-可能需要付费
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