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BLADE：用小型领域专属模型增强黑盒大型语言模型
黑盒大型语言模型（LLM）BLADE 是一种有效和成本可控的解决方案，通过将小型领域特定模型与通用 LLM 结合，提供了垂直领域的专业见解和强大的语言理解能力。
PDF3 months ago
EMNLP语言模型压缩的快速词汇传递
我们提出了一种基于词汇转移的模型压缩方法，通过与其他压缩技术结合使用，可以显著减小模型大小和推理时间，同时在性能上有轻微的妥协。
PDF5 months ago
EMNLPBUSTER: 一个 “BUSiness Transaction Entity Recognition” 数据集
自然语言处理在过去几年取得了重大突破，将这些进展转化为实际商业案例具有挑战性。其中一个原因在于流行基准与实际数据之间的脱节。缺乏监督、类别不平衡、噪声数据和长文档常常影响金融、法律和健康等垂直领域的实际问题。为了支持面向行业的研究，我们提出
PDF5 months ago
AAAIWikiformer: 以维基百科结构化信息预训练的 Ad-hoc 检索
利用维基百科的结构化知识，我们设计了四种针对信息检索任务的预训练目标，实验结果表明，相较于现有的预训练方法，我们的模型在零样本和微调设置中都表现出优越的性能，尤其是在需要长文本相似度匹配的垂直领域。
PDF7 months ago
百川 2：开放的大规模语言模型
Baichuan 2 是一系列大规模多语言语言模型，包含 70 亿和 130 亿参数，从头开始训练，共有 2.6 万亿个标记。Baichuan 2 在公共基准测试中表现出与其他类似规模的开源模型相匹配或超越的性能，如 MMLU、CMMLU、
PDF10 months ago
大型模型时代下的领域特定多模态联邦学习
多模态联邦学习框架用于实现跨场景的智能服务，利用多个企业的私有领域数据共同训练大型模型，解决多模态大模型在特定工业领域表现不佳的问题，进一步推动人工智能和多模态联邦学习的大规模工业应用和前沿研究。
PDF10 months ago