Sobrang malaki ang penalty para sa mga wika na hindi gamit ang Latin habang ginagamit ang LLMs / agentic workflows, kakaibang malaki. Ginawa ko ang eksperimento sa Hebreo ngayon. Isang mag-isa lamang na 6h14 na QLoRA run ay halos dinoble ang exact-match accuracy sa pagtawag ng mga kasangkapan sa Hebreo, mula sa 43.4% patungo sa 83.2%, habang ang accuracy sa Ingles ay tumataas din mula sa 70.5% patungo sa 88.4%. Mga detalye ng buong end-to-end run: - Buong pipeline: 7h14 sa isang NVIDIA L40S GPU - Pagtuturo: 3,662 steps, 2 epochs, 33.96M tokens - Pinakamataas na GPU memory: 26,608 MiB - Hebrew valid JSON: 81.0% → 99.6% - Hebrew function-name accuracy: 74.7% → 99.2% - Hebrew–English gap: −27.6 → −5.2 puntos - Yield ng pagsasalin: 16,272/17,000 rows (95.7%) - Gastos: $14.11
abdelI-share
Source:Ipakita ang original
Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring nakuha mula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ibinigay ang content na ito para sa mga pangkalahatang informational purpose lang, nang walang anumang representation o warranty ng anumang uri, at hindi rin ito dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito.
Maaaring maging risky ang mga investment sa mga digital asset. Pakisuri nang maigi ang mga risk ng isang produkto at ang risk tolerance mo batay sa iyong sariling kalagayang pinansyal. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.