Saidzoda团队发布塔吉克语工具调用模型

Tohir Saidzoda等人发布了Saidzoda-Tajik-LFM-2.6B模型。该模型基于LFM2.5-2.6B-Base构建，旨在支持塔吉克语工具调用。模型利用LoRA技术进行持续预训练与监督微调，适用于在有限硬件资源下运行。经过处理，塔吉克语严格全调用准确率从20.69%提升至64.14%。 在性能表现方面，持续预训练去除了原生工具调用格式，导致中间检查点评分为零。此外，模型的英文MMLU分数下降至52.5。目前该模型在多轮调用及拒绝无效工具方面的表现较弱。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。