FrontiersMind publica el modelo de decisión Lumma-Fev de 27.000 millones de parámetros
El modelo elige entre opciones dadas en lugar de generar texto; su desarrollador informó de un 90,7 % de acierto en 4.454 ejemplos.
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FrontiersMind publicó Lumma-Fev-27B el 14 de octubre. El modelo recibe un estado y un conjunto de opciones, y devuelve una etiqueta elegida y probabilidades en lugar de texto libre. El desarrollador afirma que entrenó todos los pesos con unos 100.000 ejemplos y que admite inglés, hindi, tamil y canarés.
En la prueba del desarrollador con 4.454 decisiones reservadas, Lumma-Fev-27B obtuvo un 90,7 % de acierto frente al 83,9 % de TypeSafe Jev; los errores de calibración comunicados fueron 0,009 y 0,045. El desarrollador señala que Jev sigue por delante en pruebas generales de razonamiento como BBH y WinoGrande. Son resultados del desarrollador, no una evaluación independiente.
Datos
FrontiersMind publica el modelo de decisión Lumma-Fev de 27.000 millones de parámetros
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FrontiersMind publica el modelo de decisión Lumma-Fev de 27.000 millones de parámetros
El modelo elige entre opciones dadas en lugar de generar texto; su desarrollador informó de un 90,7 % de acierto en 4.454 ejemplos.
Metodología
Este registro resume el anuncio citado; no es una evaluación independiente del rendimiento.
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