藍標虧錢、Meta裁員：天下秀還值得砸錢元宇宙嗎？
日前，天下秀數(shù)字科技集團正式公布了2022年報及2023年一季報。報告顯示，2022年天下秀實現(xiàn)營收41.29億元，同比下滑8.48%；歸母凈利潤1.8億元，同比下滑49.2%，幾乎出現(xiàn)了盈利腰斬的態(tài)勢
3 月 27 日消息，科技媒體 NeoWin 昨日（3 月 26 日）發(fā)布博文，報道稱數(shù)據(jù)智能公司 Databricks 發(fā)布新型大語言模型微調(diào)方法 TAO（Test-time Adaptive Optimization），通過無標注數(shù)據(jù)和強化學習技術(shù)，在顯著降低企業(yè)成本的同時提升模型性能。
測試顯示，在金融文檔問答和 SQL 生成任務中，通過 TAO 微調(diào)后的 Llama 3.3 70B 模型，表現(xiàn)甚至超越傳統(tǒng)標注微調(diào)方法，逼近 OpenAI 頂級閉源模型。
TAO 方法利用測試時計算（test-time compute）自動探索任務可能性，結(jié)合強化學習優(yōu)化模型，省去人工標注成本。在三大企業(yè)基準測試中，TAO 微調(diào)的 Llama 模型表現(xiàn)亮眼：
FinanceBench（7200 道 SEC 文檔問答）：TAO 模型得分 85.1，優(yōu)于標注微調(diào)（81.1）和 OpenAI o3-mini（82.2）。
BIRD-SQL：TAO 模型 56.1 分，接近 GPT-4o（58.1），遠超標注微調(diào)（54.9）。
DB Enterprise Arena：TAO 模型 47.2 分，而 GPT-4o 模型得分為 53.8 分。
TAO 技術(shù)為開源模型提供了持續(xù)進化路徑：用戶使用越多，模型通過反饋數(shù)據(jù)自我優(yōu)化的潛力越大，目前該技術(shù)已在 Llama 模型上啟動私測，企業(yè)可通過申請表單參與。
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-11783-0.html開源逆襲：TAO 方法微調(diào) Llama 模型，F(xiàn)inanceBench 跑分超 GPT-4o
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