元发布了推理

这是5月1日新闻的主场，技术媒体Marktechpost昨天（4月30日）发表了一篇博客文章，报道Meta AI推出了Chaneming-8B模型，旨在找到理由，不仅在捕获准确性方面取得了非凡的成就，而且还使其成为实践应用的好选择。当前的增强发电系统（RAG）系统通常会受到处理复杂识别任务时提取性能不足的限制。传统的寻求者经常受到短期现实问题的培训，并在文档级别或语义匹配级别上有效，但是当面对较长或跨域查询时，很难包括和传播知识。该缺陷将导致错误信息的传输，并会影响推理的后续效果。由Meta AI的Meta发起的推理-8b的模型直接达到了这一疾病。它基于Llama3.1-8B培训，并结合了合理synt的现代新一代工具Hesizer生成合成的查询和文档对，以模仿真正的理由挑战，并更准确地支持复杂的任务。推理-8b采用了双绘制器架构，编码的查询和文档，独立于嵌入式矢量和Kosine均匀性标记。它的培训数据包括需要逻辑推理的VL查询（VL查询）和困难查询（HQ），这有效地提高了模型处理长上下文和抽象问题的能力。在明亮的基准测试上，原始模型查询标记达到24.4 NDCG@10，在重组和QWEN2.5之后，它增加到36.9，这超过了级别1-32B型号，并且计算成本小于后者的1/200。此外，在MMLU和GPQA等破布活动中，该模型分别带来了6.4％和22.6％的显着提高。 Meta AI目前正在主持面孔中的资源推理模型-8B，培训代码和综合数据工具，鼓励RE搜索社区进一步探索多语言和多模式检索的发展。参考参考有房子