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Gemma 9B
Gemma 9B
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新研究表明NSM基元能更好地解释LLM情感
研究人员探索了使用自然语义元语言（NSM）基元来解释大型语言模型（LLM）中的情感计算。在包括Llama-1B和Gemma模型在内的四种指令微调LLM上进行的实验表明，NSM基元是可恢复的内部元素。此外，在参考模型中操纵这些基元，与基于评估的指令相比，能够更显著、更具选择性地控制情感。模型还将基于基元的解释视为与相应情感可互换，这表明NSM基元比其他方法更能稳健地解释LLM情感。
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Mnemara 上下文工具因破坏提示缓存而导致云模型失效
Mnemara 的开发者发现，这款旨在管理大型语言模型（LLM）上下文窗口的工具，对于 Claude 等云端模型效果不佳。Mnemara 的策略是积极地整理上下文以适应较小的窗口，这对于上下文大小是硬性限制的本地模型来说效果很好。然而，对于具有大上下文窗口和提示缓存的云端模型，Mnemara 的逐出技术实际上会通过使缓存失效来增加成本，从而导致更昂贵的 API 调用。