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Zuse发布27种欧洲语言决策模型

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AI 综述

Zuse论文团队发布面向27种欧洲语言的4B、9B和27B决策模型家族，模型读取文档后为固定选项集输出概率，而不是生成文本。论文称，27B版本在包含11个未参与训练的数据源、9类任务的评测套件上准确率达87.5%，pooled ECE为0.016；但其英语公开套件表现落后于Jev和Kev。论文团队还通过跨210种语言的测试指出，超出训练语言的泛化能力主要由底座模型决定。

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报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月5日

17:49
AGI Hunt
Zuse：面向 27 种欧洲语言的决策模型家族，27B 版本准确率达 87.5%
Zuse 决策模型家族面向 27 种欧洲语言，在读取文档后为固定选项集输出概率，27B 版本在包含 11 个未参与训练数据源、9 类任务的套件上达到 87.5% 准确率。模型通过低秩 adapter 和 pointer head 训练，pooled ECE 为 0.016，但英语公开套件表现落后于 Jev 和 Kev。跨 210 种语言的测试显示，超出训练语言的泛化能力主要由底座模型决定。

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