NLP工程化
通过简单的强化学习(RL)微调,得到了全新的DeepScaleR-1.5B-Preview
UC伯克利团队通过RL微调改进Deepseek-R1-Distilled-Qwen-1.5B,使其在AIME基准上Pass@1准确率高达43.1%,参数量仅为1.5B且超越OpenAI o1-preview。
Data Formulator:Microsoft开源的免代码数据分析工具
Microsoft开源数据Formulator工具,通过AI简化数据分析和可视化过程,支持本地运行与GitHub部署,提供数据挑战激发创意。
AxBench:斯坦福NLP团队Python库,评估大型语言模型(LLM)可解释性方法的实用性
AxBench:斯坦福NLP团队开发的Python库用于评估大型语言模型可解释性方法,提供多种方法支持LLM-in-the-loop训练。