特定上下文语言模型的优势：以Erasmian语言模型为例
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了大规模语言模型在资源和隐私方面的局限。提出的Erasmian语言模型（ELM）是一个上下文特定的900百万参数的小型模型，针对鹿特丹伊拉斯谟大学进行预训练和微调。研究显示，该模型在课堂写作中表现良好，尤其在相关主题上表现优异，表明特定上下文语言模型在资源有限且需关注隐私的应用中具有很大的潜力。
该研究使用乌克兰数据集对Gemme和Mistral语言模型进行微调，以提高其语言能力，并与其他模型进行比较。研究旨在减少技术中的语言偏见，促进数字领域的包容性。研究结果对自然语言处理领域的发展和AI中语言多样性的重要性具有重要意义。呼吁实现一种包容性的技术未来，使AI能够在所有语言中有效地进行交流。
