摘要: SmolLM2 采用创新的四阶段训练策略,在仅使用 1.7B 参数的情况下,成功挑战了大型语言模型的性能边界: 在 MMLU-Pro 等测试中超越 Qwen2.5-1.5B 近 6 个百分点 数学推理能力(GSM8K、MATH)优于 Llama3.2-1B 在代码生成和文本重写任务中展现出色表现 支 阅读全文
posted @ 2025-02-23 10:38 deephub 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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