Qwen 3.5 2B
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1 天有情绪数据
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研究：训练时长影响大型语言模型合并效果
一篇新的研究论文探讨了专家训练时长对将多个专家模型合并成一个更强大的大型语言模型的效果的影响。该研究挑战了在模型达到最佳验证损失时进行合并的标准做法，发现某些合并方法，特别是基于稀疏化的方法，在专家训练超出此点后表现更好。这表明应联合考虑训练时长和合并方法的选择以获得最佳结果，这与随机森林中高方差学习者的益处有相似之处。
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LLM 量化技术节省模型存储空间
r/LocalLLaMA 的一位 Reddit 用户发现了一种方法，可以通过存储量化值（scale values）的索引而不是量化值本身来减小量化大语言模型的文件大小。该技术在 Qwen 3.5 2B 和 Qwen 3.6 27B 模型上使用 Q4_0 量化进行演示，可以将 Qwen 3.6 27B 模型的大小减小约 318MB。该用户详细介绍了数学过程，展示了如何使用每个 32 个权重块的 11 位索引而不是 16 位量化值来回收大…
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用户在MacBook Air上使用Ollama测试Qwen 3.5:2b模型
一位用户正在使用MacBook Air上的Ollama模型进行Qwen 3.5:2b模型的实验。他们正在通过迭代测试和改进来学习如何构建有效的系统提示。这种实践方法包括构建模型文件、运行测试以及纠正提示中的歧义。
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MLX、LiteRT-LM 和 CoreML 在 iPhone 大模型性能方面进行基准测试
最近的一项基准测试在 iPhone 17 Pro 上测试了四种端侧大模型运行时，比较了解码速度和内存使用情况。对于 Qwen 3.5 2B 等通用模型，MLX 速度最快；而 LiteRT-LM 在 Gemma 4 E2B 模型上表现尤为出色。在内存受限的情况下，使用 Apple Neural Engine 的 CoreML 具有显著优势，消耗的 RAM 大大减少。