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Qwen series
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新基准DBES评估MoE模型中的专家专业化
研究人员推出了DBES，这是一个新的基准和指标套件，旨在系统地评估专家混合（MoE）模型中的专家专业化。该框架通过将功能专业化与架构负载均衡分离开来，超越了传统的评估方法，采用了路由专业化和领域隔离等指标。研究揭示了Qwen系列、DeepSeek和GLM等模型中独特的专业化模式，并证明DBES指标可以指导训练后优化，从而在资源减少的情况下，在专业领域实现显著的性能提升。
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新框架高效选择多模态模型数据
研究人员开发了一个名为 One-Step-Train (OST) 的新框架，用于高效选择高质量的合成数据来训练大型多模态模型 (LMM)。OST 将数据选择重构为一个增量优化效用问题，通过在代理模型上进行模拟的单步更新来估计样本效用。与 LLM-as-a-Judge 等方法相比，这种方法显著降低了训练成本和时间，同时还提高了在基准测试上的性能并缓解了噪声数据的问题。