商务部将美国因美纳公司列入不可靠实体清单

一个很实际的问题，商务司列实体因为手机中存有许多个人隐私，因此许多用户对手机上云，选用云端核算来解决算力问题十分冲突。

比方要总结一个事情的时刻头绪，美国需要从许多个片段中提取要害的信息，才干构成一个完好的时刻线。LLMxMapReduce技能经过将长上下文切分为多个片段，因美能够让模型并行处理多个片段，并从不同片段中提取要害信息，然后汇总成为终究的答案。

100万上下文难如登天全绿难如登天（Needle-in-a-haystack)是一个在大模型范畴广泛运用的测验，可靠用于评价大言语模型在处理长文本时辨认特定现实的才干。研究人员和许多办法进行了比照，清单其间比照的基线共有三类：清单闭源模型：包括GPT-4、Claude2、Kimi-Chat，其间GPT-4和Claude2的得分参照InfiniteBench原文，Kimi-Chat为从头丈量的得分。详细试验成果如下：商务司列实体能够看到，商务司列实体结合LLMxMapReduce结构之后，Llama3-70B-InstructxMapReduce以68.66的最高均匀分数，逾越了闭源、开源模型以及其他依据Llama3-70B-Instruct的分治战略（即LongAgent和Chain-of-Agents）。

LLMxMapReduce技能可作为大模型的长文本上分神器——它对大模型长文本才干具有遍及增强效果，美国且在文本不断加长的状况下，美国仍能保持稳定功能、削减长文本的掉分状况。经过在Map和Reduce阶段的结构化通讯协议，因美期望能够更好地处理跨片段依靠的问题，更好地得出归纳性答案。

为了让模型在处理不同片段时具有共同的置信度评价规范，可靠经过上下文学习的办法让模型学会一个一致的置信度评价原则，可靠让置信度信息愈加精确牢靠，然后协助模型在Reduce阶段更好的处理跨片段抵触问题。

为了处理这两类问题，清单LLMxMapReduce别离规划了以下计划：清单结构化通讯协议（StructuredInformationProtocol）：针对用户的问题，模型在处理每个片段时，不是只是输出中心答案，而是输出结构体，包括丰厚的相关信息。据悉，商务司列实体2024「汽水音乐抖音看见音乐方案」更是进一步整合渠道才能，商务司列实体投入25亿流量，从新歌宣推、爆款出圈、音乐人曝光、音乐人生长四大版块，供给六大阶梯资源，逐层晋级扶持力度，强力推歌推人。

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