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多语言医学语料库 MMedC。该语料库涵盖六种主要语言、约 255 亿标记，并用于通用大语言模型的自回归训练和领域适配。同时，研究者开发了具有推理能力的多语言医学多选问答基准MMedBench，以评估多语言医学模型的性能。在此基础上，通过在 MMedC 上训练多个开源模型，研究者提出了多语言医学大模型MMed-Llama 3。该模型在MMedBench 和英语基准测试中表现出色，在推理能力和问答准
语料库数据集。为了实现多语言医学专用适配，我们构建了一个新的多语言医学语料库（MMedC），其中包含约 255 亿个标记，涵盖 6 种主要语言，可用于对现有的通用 LLM 进行自回归训练。 基准。为了监测医学领域多语言法学硕士 (LLM) 的发展，我们提出了一个新的、具有合理性的多语言医学多项选择题答疑基准，称为 MMedBench。 模型评估。我们在基准测试中评估了许多流行的 LLM，以及在
BitNet 是微软研究院开发的第一个开源、原生 1 位大型语言模型 (LLM)，参数规模达 20 亿。 该模型在 4 万亿个标记的语料库上进行训练，表明原生 1 位 LLM 可以实现与类似大小的领先开放权重、全精度模型相当的性能，同时在计算效率（内存、能量、延迟）方面具有显著优势。 github地址：https://github.com/microsoft/BitNet
Meta发布AssetGen 2.0 AI模型，可高效生成3D资产 Meta发布了AssetGet 2.0版本，Meta表示，2.0显著提升了细节和保真度，其中包括几何一致性和极其精细的细节。“AssetGen 2.0为行业树立了全新标准，并利用生成式AI突破了可能性的界限。” 从技术原理来看，AssetGen 1.0需要根据提示生成目标素材的多个2D图像视图，然后
ContextGem：轻松从文档中提取 LLM ContextGem 是一个免费的开源 LLM 框架，它可以让您以最少的代码更轻松地从文档中提取结构化数据和见解。 💎 为什么选择 Contex
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