个人智能系统UniLM：马来群岛的小型语言模型和基于服务器的大型语言模型的混合设备
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了高资源语言模型在马来语言特定需求下的不足，提出了一种有效整合设备和服务器模型的个人智能系统。该系统结合了适用于低内存和低功耗的SLiM-34M和用于服务器任务的MANYAK-1.3B，显示出在各类任务中显著提升的性能，尤其是SLiM-34M在使用更少的预训练标记下仍能显著提高准确率。这项工作挑战了构建有效语言模型所需大规模计算资源的传统观念，为马来语言发展高效资源模型做出了贡献。
研究发现，GPT-4在波斯语的推理和知识任务中表现良好，但在特定任务上不如小型模型。将波斯语测试集翻译成英语后，GPT-3.5的性能提升，显示提升波斯语中大型语言模型性能的潜力。
