低Token高精度!字节复旦推出自适应推理框架CAR
复旦大学余海洋与字节的研究人员提出CAR自适应推理框架,根据模型困惑度动态选择短回答或长文本推理,在多模态视觉问答和关键信息提取任务中实现最佳平衡。
复旦大学余海洋与字节的研究人员提出CAR自适应推理框架,根据模型困惑度动态选择短回答或长文本推理,在多模态视觉问答和关键信息提取任务中实现最佳平衡。
大、北大提出
In Context Editing
,这是一种突破传统微调,从自诱导分布中学习知识的
BitNet系列原班人马推出新一代架构BitNet a4.8,采用两阶段权重衰减和学习率调度。实验对比显示其在语言模型困惑度和任务准确性方面与LLaMA相当,并且平均精度几乎没有损失。