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English(EN) System Report for CCL25-Eval Task 5: New Dataset and LoRA-Fine-Tuned Qwen2.5

新数据集和微调的 Qwen2.5 模型提升古诗分析能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为 CCPoetry-49K 的新数据集，其中包含超过 49,000 条专门用于古诗分析的指令-响应对。他们随后使用低秩适配 (LoRA) 微调了 Qwen2.5-14B 模型，创建了一个领域专业化的 LLM——PoetryQwen。该新模型在 CCL25-Eval 任务 5 基准测试中取得了 0.757 的分数，比基线 Qwen2.5-14B-Instruct 提高了 9.7%，在古诗的精确翻译和情感理解方面表现出显著的改进。 AI

影响 增强了 LLM 在古诗翻译和情感推断等细微任务方面的能力，可能为更多专业化的 AI 应用铺平道路。

排序理由 该集群描述了 arXiv 上的系统报告中提出的新数据集和微调模型，详细介绍了在特定基准测试上的性能改进。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Haotao Xie ·

    CCL25-Eval 任务 5 系统报告：新数据集和 LoRA 微调的 Qwen2.5

    Recently, large language models (LLMs) have achieved promising progress in the fields of classical Chinese translation and the generation of classical poetry. However, domain-specific research on precise translation and affective-semantic understanding of classical poetry remains…

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