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国内评分最高的国内大模型是什么

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根据目前的测评报告,在国内大模型中,得分较高的有文心一言 4.0(API),其总分 79.02 分。在工具使用的测评中,智谱清言表现不俗,取得 83.78 的高分,排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看,国内大模型在不断进步,与国外模型的差距在逐渐缩小,但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

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参考资料

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

外大模型。其中国内最好模型文心一言[heading4]4.0(API)总分79.02分,距离GPT4-Turbo有[content]11.61分,距离GPT4(网页)有4.9分的差距。必须看到的是,过去1年国内大模型已经有了长足的进步。综合能力超过G P T 3.5和Gemini-Pro的模型有11个,比如百度的文心一言4.0、阿里云的通义千问2.0和Qw e n 72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清华&智谱AI的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有比较好的表现。•在SuperCLUE测评中,国外模型的平均成绩为69.42分,国内模型平均成绩为65.95分,差距在4分左右。另外国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型,如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、•可以看出,国内外的平均水平差距在缩小,11月差距在10分左右。阿里云的Qwen-72B、Yi -34B-Cha t均优于Llama2-13B-Chat。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]VIRTUAL[heading1]国内大模型关键进展第5部分[heading2]1.语言与知识2.专业与技能3.工具使用4.传统安全[heading3]语言与知识-示例(上下文对话)[heading4]PCI-TransGPT2.Bob不是最年轻的,也不是最年长的。2.Bob的年龄既不是最小的,也不是最大[heading4]GPT4(网页)SuperCLUE基准-工具使用能力测评表现测评分析工具使用,考察模型的能力包括:检索API、调用API、规划API、通用工具使用。在工具使用的测评中,GPT-4 Turbo取得了满分。国内大模型中智谱清言表现不俗,取得了83.78的高分,排名国内模型第一。仅随其后的是文心一言4.0(API)、通义千问2.0、Yi-34B-Chat、AndesGPT均有超过70分的表现。其他国内模型同样有不错的表现,超过GPT3.5的模型有12个。在开源模型中,Baichuan2-13B-Chat、Xverse-13B-2-Caht的表现可圈可点,均超过GPT3.5以及众多闭源模型。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

文心一言(网页v2.2.0)360智脑360智脑�第二名通义千问2.0Moonshot

其他人在问
国内综合实力最强的ai大模型是哪个
目前国内大模型的综合实力情况如下: 在 SuperCLUE 测评中,GPT4Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,国内最好模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,距离 GPT4Turbo 有 11.61 分的差距。 综合能力超过 GPT3.5 和 GeminiPro 的国内模型有 11 个,比如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen72BChat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有较好表现。 国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。
2024-11-03
国内公文写作做好的AI公认的是那个
目前在国内公文写作方面,没有被公认最好的单一 AI 工具。但在论文写作及内容仿写领域,有以下一些常用且有一定优势的 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 内容仿写: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,适用于多种文体写作,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,提升写作效率和创作体验。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-03
国内大模型爆发,是山寨的结果吗
国内大模型的发展情况较为复杂,并非简单的山寨结果。2023 年下半年以来,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品,如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API 等问题。 大模型的建设方式大致可分为三类: 1. 原创大模型:稀少而珍贵,需要强大的技术积累、持续的高投入,充满风险,一旦模型竞争力不足,投入可能付诸东流。 2. 套壳开源大模型:是一种务实的发展路径,利用现有资源快速迭代和改进,但需要在借鉴中实现突破和创新。 3. 拼装大模型:将过去的小模型拼接在一起,试图通过整合资源实现质的飞跃,但整体性能并非各部分简单相加。 现实中,原创大模型数量最少、最具挑战性,而大多数参与者因担心风险仍追逐原创大模型,导致大量套壳和拼装大模型出现。
2024-11-03
为什么国内目前仍有一些人在盲目夸耀国产AI不错,有出息,等等
国内在 AI 领域的发展情况较为复杂。在 2023 年之前,国内 AI 行业曾自认为与美国差距不大且有人口数据优势,但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知,直接拉开了 2 年的技术差距。上半年国内坚信靠资金和卡能发展,但试验后发现不易,下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不提 AGI,这种转向是短视且致命的。目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5,与 GPT4 有差距。 国内大厂在人才、GPU、数据和资金储备上有冲击 AGI 的能力,但受内部短期考核压力等影响,实际效果不明显。具体来说,百度的“文心 4.0”和阿里的“通义千问”是比较突出的。同时,智谱一年间推出了 4 代 GLM,MiniMax 推出了新模型和“星野”APP,月之暗面在长 Token 能力上表现不错。 在图像 AI 领域,国内产品发展迅速,如快手团队开发的“可灵”能生成高质量图像和视频,但价格较高;阿里的“通义万相”在中文理解处理方面出色,操作界面友好,且目前免费,但存在一些局限性。 在硬件层,国内仍面临芯片卡脖子问题,目前没有能胜任大模型训练的芯片,在推理上虽有 Nvidia 的替代产品出现,但华为昇腾因稳定性和生态问题还需时间打磨。
2024-11-03
国内免费的AIGC平台有哪些?
以下是一些国内免费的 AIGC 平台: haiper:网址为 https://app.haiper.ai/ 。 PixVerse:网址为 https://pixverse.ai/ ,人少不怎么排队,还有换脸功能。 Leiapix:网址为 https://www.leiapix.com/ ,可以把一张照片转动态。 如果您希望自行部署 AIGC 服务,以下云服务平台可供选择: AWS(亚马逊云服务):提供多种 AI 服务,如 SageMaker、Rekognition、Polly 等,资源丰富,灵活性强,但费用相对较高,适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform:推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用,支持多种编程语言和框架,具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure:Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载,与微软其他产品融合度高,提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud:提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台,融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速,针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云:提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品,支持主流深度学习框架部署,与阿里云其他产品生态集成度高。 AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。AIGC、UGC(用户生成内容)和 PGC(专业生成内容)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于社交媒体等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构根据特定标准和流程创作高质量内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体等需要高质量内容的平台。
2024-11-01
国内有哪些可以解数学题的AI
国内可以解数学题的 AI 有以下几种: 1. 自适应学习系统:如 Khan Academy,结合 AI 技术为用户提供个性化的数学学习路径和练习题,根据能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术为用户提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:如 Socratic,利用 AI 技术为用户解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:如 Wolfram Alpha,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外,还有 Mathly 等应用也能指导学生解决数学问题。
2024-11-01
国内评分最高的GPT是什么
在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 测评中,国内模型中文心一言 4.0 的胜率国内最高,接近 30%。胜率超过 25%的国内模型还有智谱清言、通义千问 2.0 和 AndesGPT。 在 200 亿参数量级的开源模型中,Baichuan213BChat 的胜率排在首位。 在工具使用的测评中,国内模型中智谱清言表现不俗,取得了 83.78 的高分,排名国内第一。紧随其后的是文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。 综合来看,国内大模型中各有优势,具体的评分会因不同的测评维度和标准而有所差异。
2024-09-17
我做了一批数字化看板,想让AI来评分,哪个AI工具比较合适
以下是一些可能适用于为您的数字化看板评分的 AI 工具: 1. PlantUML:这是一个文本到 UML 的转换工具,能通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,有助于创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包含逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-08
AI模型
以下是关于 AI 模型的相关信息: OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持,还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制。具体模型包括: GPT4 Beta:一组改进 GPT3.5 的模型,能理解和生成自然语言或代码。 GPT3.5:一组改进 GPT3 的模型,能理解并生成自然语言或代码。 DALL·E Beta:能在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。 Whisper Beta:能将音频转换为文本的模型。 Embeddings:一组能将文本转换为数字形式的模型。 Codex Limited Beta:一组能理解和生成代码的模型,包括将自然语言转换为代码。 Moderation:能检测文本是否敏感或不安全的微调模型。 GPT3:一组能理解和生成自然语言的模型。 OpenAI 于 9.12 发布新模型,开发了一系列旨在花更多时间思考后再做出响应的新 AI 模型,能推理完成复杂任务并解决更难问题。已发布该系列在 ChatGPT 和 API 中的第一个,这是一个预览,期待定期更新和改进,还包括下一次更新的评估,目前正在开发中。 大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。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。汪华老师认为此次 AI 变革量级 100%能抵达与移动互联网同一级别,50%有可能发展至与蒸汽机出现同量级,能否到达 AGI 尚不明确。
2024-11-03
华为大模型有手机端应用吗
华为已宣布会在手机端侧搭载大模型,但目前还存在一些问题。目前并没有真正全离线版的大模型产品,端上智能暂时还是噱头。手机厂商的打法基本是大模型放在线上,手机调用,搭配小 AI 做总结等服务。纯粹的端上智能存在几个问题: 1. 离线小模型与在线大模型有代际能力差距,消费者可能更倾向使用线上模型服务。 2. 小模型的耗能和生热难以达到手机要求。 3. 目前 AI 不是刚需,猎奇成分较多。 4. 技术上不能确认小型化的模型是“真 AGI”还是“聊天机器”。所以短期内端上智能仍会停留在个别小市场里。此外,目前使用最新的骁龙 8Gen3 旗舰处理器搭载大模型,存在耗能散热等问题。
2024-11-03
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
如何借鉴“决战拜年之巅”:这是一款基于 GLM 大模型开发的微信小程序游戏,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问,自由对话打出属于自己的结局。实现一个工作场合的游戏
以下是借鉴“决战拜年之巅”实现一个工作场合游戏的相关要点: 1. 开发背景:“决战拜年之巅”是参加 Globalgamejam 游戏比赛时,在 48 小时内开发的,主题源于“make me laugh”,产品负责人谐音想到江浙沪孝子排行榜的“孝”,结合春节想到做类似拜年的东西。 2. 火爆情况:在参赛群发布半成品后,在 QQ、微信迅速火爆,两天内有 200 万用户,最高峰同时在线 6 万人,服务器一度支持不了,凌晨才做好调整,后续有厂商赞助服务器,上线约一周。 3. 游戏特点:基于 GLM 大模型开发,又称过年模拟器,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问自由对话打出结局。 4. 借鉴要点: 明确创新主题和玩法,结合特定场景和需求。 注重用户体验,及时应对服务器等技术支持问题。 利用 AI 技术实现角色互动和自由对话。 需要注意的是,“决战拜年之巅”被认为可能是一个 chatbot 而非严格意义上的游戏。在设计工作场合的游戏时,要明确以下三个点:(具体要点未在提供的内容中明确)
2024-11-02
可以推薦我市面上最好、CP值最高的三個AI課程嗎?
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2024-10-31