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Plurai: modelo pequeno de 3 bilhões de parâmetros supera o modelo dedicado de 20 bilhões de parâmetros
CoinWorld消息,Plurai提出的barred框架通过给定任务描述和少量无标注样本,自动生成合成训练数据,训练出定制的内容护栏(guardrail),用于审核AI输出是否违规。使用这套数据微调的qwen2.5-3b(30亿参数)在对话策略、agent输出校验和医疗合规等任务上全面超过OpenAI的oss-safeguard-20b(200亿参数),并且也超过直接使用的GPT-4.1。该框架将任务拆分为多个维度,专门在边界地带生成容易判错的样本。生成后需经过「非对称辩论」环节,确保样本标签的准确性。评估代码和数据集已在GitHub和Hugging Face开源。