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Volodymyr Bezkorovainyi
Volodymyr Bezkorovainyi
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评估本地部署大语言模型在BIRD基准上的Text-to-SQL能力
一篇新论文使用BIRD基准评估了本地部署的、开源权重的大语言模型（LLMs）在Text-to-SQL任务上的性能。研究发现，较新的模型一代，如Qwen2.5-Coder和Llama-3.x，在同等规模下显著优于CodeLlama-Instruct等旧模型。诸如自我纠错等关键技术在不同模型家族中均显示出持续的优势，而模式链接（schema linking）未带来可衡量的改进，自洽性（self-consistency）因计算成本高而价值不高。
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机器学习流水线将嘈杂的零售产品名称映射到价格类别
一篇新的研究论文提出了一种机器学习流水线，用于将零售产品名称分类到消费者价格类别中。该方法包括文本规范化、使用关键短语的基于规则的分类器以及二元确认模型。它还包含一个具有可靠性加权的人工干预标签协议，用于持续微调。