Qwen3-0.6B 能击败 Bert 吗？
Qwen3-0.6B 能击败 Bert 吗？新增 Qwen3-0.6B 在 Ag_news 数据集 Zero-Shot 的效果。新增 Qwen3-0.6B 线性层分类方法的效果。
来自主题: AI技术研报
7824 点击 2025-05-26 10:14
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新增 Qwen3-0.6B 在 Ag_news 数据集 Zero-Shot 的效果。新增 Qwen3-0.6B 线性层分类方法的效果。
梵蒂冈宣布，美国红衣主教Robert Prevost正式当选新任教皇。有趣的是，在一次预测中，AI却完全完全漏掉了他！
到了2025年，即便是对科技不太感兴趣的人应该也会对人工智能（AI）如雷贯耳了，AI改变生活也早已不是预言，而是正在发生的现实。既然AI是热点，也就意味着必然有人会试图浑水摸鱼，最近就有美国的投资者因此遭殃。近日美国司法部方面透露，AI购物应用Nate的创始人Albert Saniger被指控通过虚假宣传AI技术，骗取了超过4000万美元的投资。
近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
当谷歌在 2018 年推出 BERT 模型时，恐怕没有料到这个 3.4 亿参数的模型会成为自然语言处理领域的奠基之作。
Mamba 这种状态空间模型（SSM）被认为是 Transformer 架构的有力挑战者。近段时间，相关研究成果接连不断。而就在不久前，Mamba 作者 Albert Gu 与 Karan Goel、Chris Ré、Arjun Desai、Brandon Yang 一起共同创立的 Cartesia 获得 2700 万美元种子轮融资。
编码器模型哪去了？如果 BERT 效果好，那为什么不扩展它？编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了？
在快速发展的人工智能领域，自然语言处理已成为研究人员和开发人员关注的焦点。近年来，在Transformer 架构和BERT 双向升级的基础上，出现了几种突破性的语言模型，突破了机器理解和生成的界限。