IBM Research 介绍 Palette 幻灯片生成模型的训练方法

IBM Research 在 Hugging Face Blog 发文，介绍其幻灯片生成模型 Palette 的训练与使用方法：通过 LoRA 微调一个 20B 开源权重模型，采用设计师写 JSON brief、编码者写 pptxgenjs 代码的双角色分工来生成幻灯片，并搭建了数据合成、训练与检查修复框架。 该模型的训练数据遵循 IBM 设计语言（IBM Design Language）。IBM Research 称，在 PresentBench 评测中，Palette 在三个测量领域中的两个排名第一，三个领域综合排名第二，得分为 59.7，仅落后于 NotebookLM 的 60.8，领先其余对手；他们还称，围绕模型构建的 harness 在 131 份幻灯片上平均带来 3.5 分的提升。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。