【新智元导读】国产模型开源纪录,又被刷新了!上海AI实验室等机构开源的InternLM-20B,竟然能和Llama2-70B打个平手?就在刚刚,国内开源模型参数量纪录,又被刷新了!9月20日,上海人工智能实验室(上海AI实验室)与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学,正式开源了200亿参数的Inte
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国产新标杆:免费可商用的200亿参数大模型,来了!书生·浦语大模型20B版本正式对外发布,一举刷新国内新一代大模型开源纪录。它由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学共同推出。正如林达华所说:这或许才是当下大模型趋势里,大家最应该“卷”的方向。
开源界最强的中英双语大模型,悟道·天鹰34B,来了!有多强?一言蔽之:不仅模型够大够能打还一口气送上整套“全家桶”级豪华周边。能有如此大手笔的,正是中国大模型开源派先锋——智源研究院。Aquila2模型全系开源地址:开源仓库地址:
最强中文版LLaMA-2来了!15小时训练,仅需数千元算力,性能碾压同级中文汉化模型,开源可商用。LLaMA-2相较于LLaMA-1,引入了更多且高质量的语料,实现了显著的性能提升,全面允许商用,进一步激发了开源社区的繁荣,拓展了大型模型的应用想象空间。ColossalAI云平台现已开启公测,注册就可以获得代金券,欢迎参与并提出反馈。
从头预训练大模型被认为需要高达5000万美元的投资,这让很多开发者和中小企业望却步。Colossal-LLaMA-2的出现降低了大模型的门槛。该方案业已应用到多个行业领域,构建垂类大模型并取得良好效果。
昆仑万维表示,其自研的天工大模型在BenchmarkGSM8K测试中取得了80%的正确率,超过了GPT-3.5和LLaMA2-70B,达到了全球领先水平,接近于GPT-4。天工大模型还在MMLU、C-EVAL、HumanEval等多个数据集上表现出色,准确率均高于其他主流大模型。天工大模型目前仍处于内测阶段,将持续提升技术实力,为用户和公司可以提供强大的智能化助力。
ROUGE矩阵是评估大型语言模型的性能和能力的工具。在自然语言处理领域中,评估模型的性能很重要,但由于语言输出的不可预测性和人类语言的复杂性,传统的机器学习评估方法存在局限性。ROUGE矩阵是评估语言模型摘要能力的重要工具,通过一直在改进和结合其他指标,可以更准确地评估语言模型的性能。
大语言模型黑盒,居然被CMU等机构的学者打破了?他们发现,LLM内部有可解释的表征,如果撒谎能被测谎仪检测出来!最近,来自CAIS、CMU、斯坦福、康奈尔、马里兰、宾大等机构的学者又有了令人震惊的发现——大语言模型,并不仅仅是黑匣子,或者难以理解的庞大矩阵。在它们内部,具有可解释的内部表征。CMU等机构研究者的探索也告诉我们,人类对于AI系统的理解和控制会越
训练大模型,几千块就能实现了!现在,15小时、几千块钱、85亿token数据,即可训出中文LLaMA2。综合性能达到开源社区同规模从头预训练SOTA模型水平。更多应用场景、不相同的领域、不同版本的模型、企业私有化平台部署等正不断迭代。
微软研究人员最近在一篇论文中提出了一个新的语言模型Phi-1.5,该模型的参数量仅有13亿。研究人员主要关注Phi-1.5在常识推理方面的表现,因为这是对语言模型能力的重要考验。本研究表明,相比单纯追求模型规模,如何获取高质量训练数据可能更重要,这为未来语言模型研究提供了新的思路。
Meta最近发布了Llama2LongAI模型,该模型在一些任务上超越了GPT-3.5Turbo和Claude2。通过改进训练方法和编码技术,Meta的研究人员提高了这个AI模型的性能,使其能够更好地处理长文本和复杂任务。强调了合作的重要性,指出不是每个企业都拥有高级的数据工程和数据科学技能,因此就需要与具有有关技术和深刻了解整个领域的合作伙伴合作来解决这一问题。
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AppAgent是一个基于LLM(大型语言模型)的多模态代理框架,设计用于操作智能手机应用。通过简化的动作空间(如点击和滑动),模仿人类般的互动方式,实现应用操作,无需系统后端访问。代理通过自主探索或观察人类演示学习新应用的使用方法,创建知识库用于执行不同应用中的复杂任务。
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Steerable Motion是一个用于批量创意插值的ComfyUI节点。我们的目标是展示在图像作为视频模型演变时,如何以最佳方式驱动运动。
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Google Gemini是由DeepMind开发的多模态AI模型,能处理文本、音频、图像等多种信息。它包括三个版本:Ultra、Pro和Nano,分别针对不一样的任务复杂度。Gemini在AI基准测试中表现出色,针对各种设备做了优化,并已经过安全和偏见测试,遵循负责任的AI实践。它将集成到Google产品中,并通过Google AI Studio和Google Cloud Vertex AI提供。