
开源大模型王座再易主,1320亿参数DBRX上线,基础、微调模型都有
开源大模型王座再易主,1320亿参数DBRX上线,基础、微调模型都有这是迄今为止最强大的开源大语言模型,超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。
这是迄今为止最强大的开源大语言模型,超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。
参照SuperCLUE(中文通用大模型综合性测评基准)框架专门定制了1000道题目集,一一测试了ChatGPT4、 智谱chatGLM-4、Baichuan2-Turbo、百度ERNIE-Bot 4.0、Yi-34B-chat、llama 2等模型在保险业务上的表现。
线性RNN赢了?近日,谷歌DeepMind一口气推出两大新架构,在d基准测试中超越了Transformer。新架构不仅保证了高效的训练和推理速度,并且成功扩展到了14B。
Google 最近在大模型上动作不断,先是发布了性能更强大的多模态 Gemini 1.5 Pro,然后是开源的小模型 Gemma,评测结果超过了 7b 量级的 Llama 2。
2023 年我们正见证着多模态大模型的跨越式发展,多模态大语言模型(MLLM)已经在文本、代码、图像、视频等多模态内容处理方面表现出了空前的能力,成为技术新浪潮。以 Llama 2,Mixtral 为代表的大语言模型(LLM),以 GPT-4、Gemini、LLaVA 为代表的多模态大语言模型跨越式发展。
2023 年 12 月,首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布,在多种基准测试中,其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B,而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能,稠密 LLM 常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。
在 AI 赛道中,与动辄上千亿参数的模型相比,最近,小模型开始受到大家的青睐。比如法国 AI 初创公司发布的 Mistral-7B 模型,其在每个基准测试中,都优于 Llama 2 13B,并且在代码、数学和推理方面也优于 LLaMA 1 34B。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI 等等。
AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法,让Llama2一举击败GPT-4 0613、Claude 2、Gemini Pro领先模型。
昨天,Meta、纽约大学的研究者用「自我奖励方法」,让大模型自己生成自己的微调数据,从而在 Llama 2 70B 的迭代微调后超越了 GPT-4。今天,英伟达的全新对话 QA 模型「ChatQA-70B」在不使用任何 GPT 模型数据的情况下,在 10 个对话 QA 数据集上的平均得分略胜于 GPT-4。