新的大语言模型(LLM)评估基准对于跟上大语言模型的快速发展至关重要。
新的大语言模型(LLM)评估基准对于跟上大语言模型的快速发展至关重要。
Maitrix.org 是由 UC San Diego, John Hopkins University, CMU, MBZUAI 等学术机构学者组成的开源组织,致力于发展大语言模型 (LLM)、世界模型 (World Model)、智能体模型 (Agent Model) 的技术以构建 AI 驱动的现实。
微软发布了 Copilot,Apple 将 Apple Intelligence 接入了 OpenAI 以增强 Siri。
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟,研究的探索空间正由预训练转向后期训练(Post-training),OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。
在AI的世界里,模型的评估往往被看作是最后的「检查点」,但事实上,它应该是确保AI模型适合其目标的基础。
测试结果显示出想开发出能与人类计算机操作能力相仿的AI,还存在很大挑战。
最近两款大型 AI 模型相继发布。
基于评测维度,考虑到各评测集关注的评测维度,可以将其划分为通用评测基准和具体评测基准。
大语言模型(LLM)的迅速发展,引发了关于如何评估其公平性和可靠性的热议。
如果考试题太简单,学渣也能拿一百昏。在 AI 圈,我们应该拿怎样的「试卷」来检验一直处于流量 C 位的大模型的真实水平?是高考题吗?当然不是!