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Phi-4-mini-instruct
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新数据集探究大模型对孟加拉语习语的理解能力
一项新的研究论文介绍了一个大规模的孟加拉语习语基准数据集，旨在提高大型语言模型（LLMs）对低资源语言中习语的理解能力。该研究评估了包括 Phi-4-mini-instruct、Kimi-K2-32b-instruct 和 Gemini 2.5-Flash 在内的多个 LLMs，在释义、跨度检测和含义识别等任务上的表现。结果显示，模型表现各异，每个模型在不同领域都有其独特的优势，这表明目前没有一个 LLM 能全面掌握孟加拉语习语。
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新的蒸馏方法通过软提示高效训练大语言模型
研究人员开发了一种名为“通过软提示特权上下文进行多任务在线策略蒸馏”（“该方法”）的新方法来训练大语言模型。该技术使用一个仅通过可学习的软提示与学生模型不同的教师模型，从而在不改变学生模型核心参数的情况下实现高效的知识转移。多任务变体使单个学生模型能够同时从多个教师那里学习，从而提高在科学、工具使用、生物学和数学等各种任务上的性能。