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70B Model
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新的无监督微调提升LLM推理和工具使用能力
研究人员开发了一种新颖的无监督微调流程，以增强任务型对话系统。该方法利用ReAct框架，使大型语言模型（LLM）能够访问外部知识并提高事实准确性。通过收集推理轨迹并使用基于LLM的裁判过滤高质量样本，系统构建了一个强大的训练集。在SIMMC数据集上的实验表明，微调后的8B模型在推理和工具使用能力方面优于更大的70B上下文内系统。
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llama.cpp 创建者称 AI 代理将放弃云，转向本地处理
llama.cpp 的创建者 Georgi Gerganov 预测，90% 的 AI 代理将摆脱基于云的基础设施。这一转变的驱动力在于，本地运行大型语言模型（例如 70B 参数模型）的能力日益增强且相对容易。Gerganov 的观点预示着一个去中心化的、设备上 AI 处理将成为常态的未来。