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LFM2
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新的“WOOFER”指标揭示了令人惊讶的 LLM 性能得分
一位用户开发了一个“WOOFER”指标，使用“Probe_prompt”来评估大型语言模型 (LLM) 的性能。该指标产生了一些令人惊讶的结果，一些模型的得分出人意料地低，例如 # bigpickle 得分为 25，而一组小型模型（LFM2、Gemma3 (2B)、Llama32 和 Quen25）的共识得分仅为 18。值得注意的是，# Claude # Opus 评估自己的回应是天才，而较新的 # Nvidia 模型 nematro…
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教程展示了使用QLoRA和DPO微调LFM2
本教程演示了如何在Google Colab上使用QLoRA和直接偏好优化（DPO）微调LFM2模型。它涵盖了使用4位量化加载基础LFM2模型、准备监督微调（SFT）数据集以及训练轻量级LoRA适配器。该过程通过DPO进行扩展，以根据用户偏好对模型的响应进行对齐，从而得到一个准备好部署的改进型检查点。
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Liquid AI 发布 LFM2-24B-A2B，一款高效的 24B 参数 MoE 模型
Liquid AI 发布了其 LFM2-24B-A2B 模型的早期检查点，这是一种稀疏专家混合（MoE）架构，总参数量为 240 亿，每个 token 激活参数量为 20 亿。该模型证明了 LFM2 架构能够有效地扩展到更大的规模，并且随着该系列的不断发展，在基准测试中观察到了持续的质量提升。LFM2-24B-A2B 设计为可容纳在 32GB RAM 中，旨在部署在云和边缘环境，包括消费级笔记本电脑和台式机。