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开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单
6531点击    2024-04-10 13:28

能打得过GPT-4的开源模型出现了!


大模型竞技场最新战报:


1040亿参数开源模型Command R+攀升至第6位,与GPT-4-0314打成平手,超过了GPT-4-0613。



这也是第一个在大模型竞技场上击败GPT-4的开放权重模型。


大模型竞技场,可是大神Karpathy口中唯二信任的测试基准之一。



Command R+来自AI独角兽Cohere。这家大模型创业公司的联合创始人兼CEO,正是Transformer最年轻作者Aidan Gomez(简称割麦子)。



这份战报一出,又掀起了一波大模型社区的热烈讨论。


大家伙儿兴奋的理由很简单:基础大模型卷了一整年,没想到在2024年格局还在不断地发展变化。


HuggingFace联合创始人Thomas Wolf就说:


最近大模型竞技场上的情况发生了巨大的变化:

Anthropic的Claude 3 opus在闭源模型中独占鳌头。

Cohere的Command R+则成为了开源模型中的最强者。

没想到,2024年在开源和闭源两条路线上,人工智能团队的发展都如此之快。


另外,Cohere机器学习总监Nils Reimers还指出了值得关注的一点:


Command R+最大的特色是对内置RAG(检索增强生成)进行了全面优化,而在大模型竞技场中,RAG这样的外挂能力并未纳入测试。



RAG优化模型登上开源王座


在Cohere官方定位中,Command R+是一个“RAG优化模型”。


就是说,这个1040亿参数的大模型主要针对检索增强生成技术进行了深度优化,以减少幻觉的产生,更适配于企业级工作负载


和此前推出的Command R一样,Command R+的上下文窗口长度是128k。


此外,Command R+还具备以下特点:

  • 覆盖10+种语言,包括英语、中文、法语、德语等;
  • 能使用工具完成复杂业务流程的自动化


从测试结果来看,在多语种、RAG和工具使用这三个维度上,Command R+都达到了GPT-4 turbo的水平。


但在输入成本方面,Command R+的价格仅为GPT-4 turbo的1/3。


输出成本方面,Command R+则是GPT-4 turbo的1/2。



正是这点引发了不少网友的关注:



不过,尽管在大模型竞技场这种人类主观评测上表现抢眼,还是有网友甩出了一些不同观点。


在HumanEval上,Command R+的代码能力就连GPT-3.5都没打过,在两组测试中分别排在32位和33位。


最新版GPT-4 turbo则没有悬念地拿下了第一。



另外,我们也在最近刚登上正经论文的弱智吧benchmark上简单测试了一下Command R+的中文能力。



你给打个分?


需要说明的是,Command R+的开源只面向学术研究,并不能免费商用。


One More Thing


最后的最后,还是多聊一嘴割麦子小哥。


Aidan Gomez,Transformer圆桌骑士中最年轻的一位,加入研究团队时只是个本科生——


不过,是在多伦多大学读大三时就加入了Hinton实验室的那种。


2018年,割麦子被牛津大学录取,开始像他的论文搭子们那样攻读CS博士学位。


但在2019年,随着Cohere的创立,他最终选择退学加入AI创业的浪潮。


Cohere主要是为企业提供大模型解决方案,目前估值达到了22亿美元。


参考链接:


[1]https://twitter.com/lmsysorg/status/1777630133798772766


[2]https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/


文章来自微信公众号“QbitAI”,作者:QbitAI




AITNT资源拓展
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RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI