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如何理解大模型评测benchmark中的5-shot,0-shot

回答

大模型评测 benchmark 中的 5-shot 和 0-shot 是指在进行评测时使用的不同设置。具体来说:

  • 5-shot 是指在进行评测时,模型可以访问 5 个示例输入和相应的输出,以帮助模型更好地理解任务并生成更准确的输出。
  • 0-shot 是指在进行评测时,模型没有访问任何示例输入和输出,需要完全依靠自己的知识和能力来生成输出。 在大模型评测中,5-shot 和 0-shot 通常用于评估模型的语言生成能力和知识迁移能力。通过比较模型在不同 shot 数量下的表现,可以更好地了解模型的性能和局限性。 (以上答案可能无法准确回答问题,建议在引用内容里进一步确认)
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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国内大模型评测
以下是关于国内大模型评测的相关信息: 小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行了小样本测评,测评目标是以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,测评的大模型包括智谱清言(https://chatglm.cn/main/detail)、文心一言 4.0(https://yiyan.baidu.com/)、Kimi Chat(https://kimi.moonshot.cn/chat/)。 在 SuperCLUE 基准的语言与知识测评中,GPT4 Turbo 依然领先,是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型表现相对较好,有 14 个模型的得分高于 GPT3.5,有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。其中 OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 1 3 位,较为接近 GPT4。开源模型中,零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得不错成绩,均超过 50 分,分列国内模型的 1 3 名。总体来看,在中文语言与知识能力上,国内大模型已基本追赶上国外头部大模型,未来也可能率先形成超越。 《中文大模型基准测评 2023 年度报告》中提到国内外大模型总体表现和国内大模型竞争格局。从大厂和创业公司的平均成绩来看,大厂与创业公司差值约 6.33 分,较 11 月份差距在增大,说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名情况如下:12 月第一名是文心一言 4.0,第二名是通义千问 2.0;11 月第一名是文心一言 4.0;10 月第一名是 BlueLM;9 月第一名是 SenseChat3.0;8 月、7 月、6 月、5 月的第一名情况未提及。
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国内 AI工具 评测
以下是对国内部分 AI 工具的评测: 通义万相: 优点: 在中文理解和处理方面表现出色,具有独特优势。 能提供多种艺术风格和图像风格供用户选择,满足不同创作需求。 生成的图像质量高、细节丰富,能满足大多数用户期望。 操作界面简洁直观,用户友好度高,降低使用门槛。 作为阿里生态系统的一部分,可与阿里其他产品和服务无缝整合,提供更全面的解决方案。 目前免费,每天签到获取灵感值即可使用。 缺点: 为符合国内监管要求,某些类型的图像无法生成,限制了创作自由度。 在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色。 由于模型训练数据可能主要基于中文环境,在处理多元文化内容时可能存在偏差。 另外,根据 Xiaohu.AI 日报 12 月 31 日的消息: Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具,选出访问量最大的 50 个工具,共产生超过 240 亿次访问量,ChatGPT 独占 140 亿流量,占 60%,AI 行业每月增长 2.363 亿访问量,50 个工具增长率达 10.7 倍。 AI 用户的地理分布方面,美国领先,印度和东南亚国家紧随其后,中国 AI 用户未进前 20,可能因本土工具和监管环境,欧洲合计 39 亿访问量,占 16.21%。 MotionGPT 发布了多模态运动语言模型,可以通过文字聊天生成逼真的人体运动,并发布了演示视频。 多邻国因 AI 翻译能力解雇了大量翻译合同工,翻译工作被 AI 替代。
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最新的国内大模型评测排名
中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化,作为AI机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名,你可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台,这些渠道通常会及时发布最新的排名和评价。 在通往 AGI 之路的知识库里,在 会定期更新相关的排名报告,可以供您查阅。
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国内外好用的图生视频模型
以下是一些国内外好用的图生视频模型: 可灵(国内,免费) 网址:https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择(5s、10s),支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外,其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA(国内) 网址:https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达到 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 文生视频,支持中文,时空理解。 关于可灵的文生视频效果,测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试: 1. 场景识别:包括室内和室外,如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别:涵盖静态和动态物体,如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别:包括面部和姿态,如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒,一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别:包含基本和复杂动作,如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测:有简单和复杂事件,如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化:涉及光线和天气,如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景:包括单一和多对象场景,如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景:有遮挡和非标准场景,如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界,一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测:包含小物体和微表情,如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。
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以下是关于模型的相关信息: 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化,原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表,允许选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中,cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有非常大的上下文窗口,与其他大型语言模型相比,不太可能恶意行事。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面,一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
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2024-09-19
你是基于哪个AI大模型的
我是 WaytoAGI 专属问答机器人,基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外,还有一些免费的大模型接口,如阿里的通义千问大模型接口,可创建 API key。智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)也有免费接口,但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型(gemini 1.5)、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别,但需要给服务器挂梯子。想使用的话,可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后,重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问,大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成,运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。
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如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺,我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗?
训练模型来协助运营跨境电商线上店铺,仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息,包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入,但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。
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