目前被认为强大的 AI 模型有多种。例如，Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。此外，Claude 2 可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统，Open AI 发布的 Code Interpreter 也被认为是迄今为止可用的最复杂的 AI 模式。但需要注意的是，对于“最强大”的定义可能因不同的评估标准和应用场景而有所不同。
近年来，AI社区取得了很大的进展。在硬件、模型架构和数据的进步下，我们有可能训练出巨大的模型，因此我们持续看到更大的能力。我相信我们正走在通往AGI之路的正确道路，但扩展行不是唯一的方案。在我看来，目前最紧迫的挑战是对齐和安全性。在某种程度上，它们可能是关于可控性或可操纵性的同一个问题。首先，即使我们已经掌握了一个非常强大的AI系统，如果我们不能有效地传达我们的目标，并确保模型与我们的需求保持一致，那么我们不可能创造出我们所需的价值。目前最强大的模型是通过大量的数据进行学习的，这些数据集不可避免地捕获了真实世界中的不完美、缺陷和偏见。在这方面，不对齐的模型带来了安全问题，因为它们并不知道什么是应该避免的。
Mistral 7B（免费）——迄今为止最优秀的70亿参数模型，Apache 2.0：Mistral 7B是一个具有73亿参数的模型，它：•在所有基准测试上超越了Llama 2 13B•在许多基准测试上超越了Llama 1 34B•在代码任务上接近CodeLlama 7B的性能，同时在英语任务上表现良好
作者：Ethan Mollick发表时间：2023年7月15日原始链接：https://www.oneusefulthing.org/p/how-to-use-ai-to-do-stuff-an-opinionated越来越强大的人工智能系统正在以越来越快的速度发布。本周，Claude 2首次亮相，这可能是公众可以使用的第二个最强大的AI系统。前一周，Open AI发布了Code Interpreter，这是迄今为止可用的最复杂的AI模式。在那之前的一周，一些人工智能[获得了查看图像的能力](https://www.oneusefulthing.org/p/on-giving-ai-eyes-and-ears)。然而，似乎没有一个人工智能实验室提供任何用户文档。相反，唯一的用户指南似乎是通过Twitter影响者获得的。对于声称关心正确使用其技术的组织来说，谣言文档是一个奇怪的选择，但我们目前就是这样。我不能声称这将是一个完整的用户指南，但它将作为人工智能当前状态的一点方向。我每隔几个月为我的学生（和感兴趣的读者）准备一份人工智能入门指南，每次都需要进行重大修改。过去的几个月特别疯狂。