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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
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实验发现,提示布局会显著改变大型语言模型的代码分析
一项最新实验测试了提示布局如何影响小型语言模型 Gemma 2-2B-it 和 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的响应。研究发现,仅仅将问题移到代码片段之前,就能确定性地改变模型对代码缺陷的判断。Qwen2.5-1.5B 模型在所有查询中始终回答“YES”,准确率为 50%,而 Gemma 2-2B 模型在此基线上的改进甚微。值得注意的是,即使被指示使用“UNSURE”,两个模型都没有放弃回答,这表明它们缺乏置信度信号。
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新的蒸馏方法改进了小语言模型生成 Kubernetes Manifest 的能力
一篇新论文介绍了一种名为上下文-工具数据蒸馏的方法,用于专门化小语言模型(SLMs)生成 Kubernetes Manifest。该方法包括合成数据生成和反向指令生成,训练数据由外部验证器进行过滤。实验表明,严格的输出格式要求比训练样本数量对于在 Kubernetes YAML 生成方面实现高精度更为关键。