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来源：至顶网计算频道
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zip2zip：通过令牌压缩实现大语言模型的推理时自适应词汇表
zip2zip是一项创新技术，通过引入动态自适应词汇表，让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组，显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法，基于LZW压缩算法，允许模型即时创建和使用"超级tokens"，将输入和输出序列长度减少20-60%，大幅提升推理速度。实验表明，现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架，在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间，特别适用于专业领域和多语言场景。
LLM循环助力：创建PARADEHATE数据集实现仇恨言论无毒化
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者，创建了PARADEHATE数据集，用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美，随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示，在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异，证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案，为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
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这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor，一种新型3D编辑框架，通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑，要么同时编辑多个固定视角，都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块：主视角采样器自动选择最适合编辑的视角，关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角，全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
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2023
07/17
12:11
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