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17c.21:这个中秋,无人机在空中演绎“奔月神话”

2025-10-10

17c.21

预训练指令微调模型: Qwen2.5-7B/14B-Instruct(无论是否使用 CoT)在任务中的表现都较差,F1 分数低于 30,这表明仅依靠提示并不足以实现精确的片段级定位。预训练推理模型:具备推理能力的模型(如 QwQ-32B、Qwen3-8B、Qwen3-14B)在幻觉检测任务中能够迁移部分推理能力。例如,Qwen3-14B 在摘要任务上的 F1 提升至 35.8,而 Qwen2.5-14B-Instruct 仅为 32.9。然而,这些模型的表现仍落后于微调模型,这说明仅具备一般推理能力还不足以胜任片段级幻觉检测任务。微调基线模型:监督微调显著提升了性能,在 14B 规模下 F1 达到 55.4。RL4HS 模型:RL4HS 在所有基线模型之上表现出一致的优势,包括专有模型 GPT-4o/5-mini、GPT-5 和 o3。RL4HS-7B 在三个任务上的平均 F1 达到 55.9,显著优于 SFT 的 50.1。在 14B 规模下,RL4HS-14B 在摘要、问答和数据到文本任务上分别取得 57.6、54.8 和 62.6 的成绩,超越了 Qwen3 系列以及表现最强的 GPT-5 和 o3 模型。,这个中秋,无人机在空中演绎“奔月神话”

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曹树仁致辞

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来源:李卫芳

标签:这个中秋,无人机在空中演绎“奔月神话”

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