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Optimal Cognitive Core
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AIRI 发布 OCC-RAG 紧凑型语言模型，用于上下文问答
AIRI 的 Optimal Cognitive Core (OCC) 团队开发了 OCC-RAG，这是一系列紧凑型语言模型 (SLM)，专为上下文问答而设计。与专注于百科知识的大型模型不同，OCC-RAG 优先考虑推理和对提供上下文的分析。首批发布包括两个检查点 OCC-RAG-0.6B 和 OCC-RAG-1.7B，它们的表现与大得多的通用模型相当或更好，同时在高达 32B 参数的模型中表现出对上下文的卓越忠实度。
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新型小型语言模型实现多跳推理下的忠实问答
研究人员开发了OCC-RAG，这是一系列旨在实现忠实问答的小型语言模型（SLM）。这些模型在一个包含超过三百万个示例的新型数据集上进行训练，重点关注多跳推理和上下文遵循。OCC-RAG模型，包括0.6B和1.7B参数版本，在特定的问答基准测试中，展现出媲美甚至超越大型通用模型的性能。