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Lombard
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新的无参数优化方法提高了LLM微调效率
研究人员推出了一种名为AdaNAGED的新型无参数优化方法，旨在高效微调大型语言模型（LLMs）。该方法统一了无梯度训练、自适应参数调整和几何感知更新，解决了传统反向传播方法相关的内存开销问题。该方法已证明了收敛性保证，并在OPT-1.3B模型上对大规模LLM微调任务进行了验证。
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伦巴第语语料库存在数据质量和偏见问题
研究人员审计了伦巴第语的文本语料库，揭示了数据质量和代表性方面存在严重问题。尽管网络抓取的数据看起来很丰富，但许多数据集存在识别错误、样板文本和非语言噪音。分析还突显了对西部伦巴第语方言的严重偏见，边缘化了东部方言，并表明需要社区驱动、顾及方言差异的数据整理，而不是简单的基于数量的抓取。