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现在最厉害的ai是什么

Answer

目前在 AI 领域,很难确切地指出哪一个是最厉害的。例如,ChatGPT 是一款能进行流畅对话的生成式 AI 模型,GPT-4 在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分;英伟达推出了新核弹 B200,是世界上最强大的 AI 芯片,能为训练更大、更复杂的模型提供强大支持。此外,AI 在很多领域都有出色的表现,如聊天机器人可以像朋友一样与人交流,还有一些 AI 能根据文字描述创造图片和视频等。不同的 AI 在不同的应用场景和任务中各有优势。

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References

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

[title]为了在医疗保健中产生真正的改变,AI需要像我们一样学习原文地址:https://time.com/6274752/ai-health-care/作者:Vijay Pande博士,是a16z的合作者,专注于生物和健康领域投资发表时间:2023-5-3翻译:通往AGI之路数百万人,其中很多人以前从未深入思考过计算机科学,现在正在尝试像ChatGPT这样能进行流畅对话的生成式AI模型和像DALL-E这样的创意图像生成器。虽然这些产品反映的技术突破并不如AI进入公众意识那样显著,但它们获得的关注正在引导大量[投资](https://www.wired.com/story/microsoft-taps-chatgpt-to-boost-bing-and-beat-google/)流动——这种投资正在塑造这项技术在未来几年中的应用方式。对于我们这些一直对AI在改变社会上持有[乐观态度](https://www.nytimes.com/2018/01/25/opinion/artificial-intelligence-black-box.html)的人来说,特别是在关键领域如健康和医学中,近几个月感觉非常像科幻小说变为现实。然而,尽管探索这些能力很令人愉悦——例如,GPT-4在美国医学执照考试中[超过](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/capabilities-of-gpt-4-on-medical-challenge-problems/)及格分数20分——但这样做的结果主要是强调了它们的不足。拥有读取、保留并根据需要重复所有这些数据的能力使得今天的AI在所有方面都很优秀,但没有在任何方面做得非常出色。

老黄祭出新核弹B200!30倍H100单机可训15个GPT-4模型,AI迎新摩尔时代

编辑:编辑部【新智元导读】就在刚刚,老黄又来打破摩尔定律了:英伟达新核弹B200,一块能顶5个H100,30倍推理加速,能训万亿参数大模型!同时推出的AI推理微服务NIM,号称让全世界用上AI。就在刚刚结束的GTC人工智能大会上,英伟达的新一代性能巨兽Backwell诞生了!Blackwell B200 GPU,是如今世界上最强大的AI芯片,旨在「普惠万亿参数的AI」。本来,H100已经使英伟达成为价值数万亿美元的公司,赶超了谷歌和亚马逊,但现在,凭着Blackwell B200和GB200,英伟达的领先优势还要继续领先。老黄表示——「H100很好,但我们需要更大的GPU」!新的B200 GPU,从2080亿个晶体管中能提供高达20 petaflops的FP4性能。(H100仅为4 petaflops)而将两个B200与单个Grace CPU相结合的GB200,则可以为LLM推理工作负载提供30倍的性能,同时大大提高效率。比起H100,GB200的成本和能耗降低了25倍!Blackwell芯片和Hopper H100芯片的尺寸比较这种额外的处理能力,就能让AI公司训练更大、更复杂的模型,甚至可以部署一个27万亿参数的模型。更大的参数,更多的数据,未来的AI模型,无疑会解锁更多新功能,涌现出更多新的能力。现在,老黄拿在手里的,或许是100亿美元。

当AI走进小学课堂(全套课程设计)

[title]当AI走进小学课堂(全套课程设计)[heading1]课程内容设计[heading2]2.AI的发展历程和重大突破[heading3]2.2人工智能的发展你们可能会好奇,人工智能除了下棋和画画之外,还能做什么?其实,现在的人工智能已经能够写文章,制作视频,甚至创作音乐了!接下来的部分,我们会了解一些最新、最酷的AI技术。比如,有一种叫做聊天机器人的AI,它可以和我们聊天就像朋友一样。还有一些AI,它们可以根据你给的文字描述来创造出全新的图片和视频。想象一下,你只需要说出你想看的画面,AI就能立刻把它变成现实!那我们现在就开始吧!让我们一起来看看这些让人兴奋的AI技术都有哪些,它们是如何工作的,以及它们是怎样让我们的生活变得更有趣的。

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AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-21
AI电商
以下是关于 AI 电商的相关内容: 如果您要开淘宝网店,在商品展示方面可以借助 AI 作图工具来替代请模特拍摄的过程。以女装店主为例,如果没有资金请模特,可以通过以下步骤利用 Stable Diffusion 初步制作商品展示图: 1. 真人穿衣服拍照,并获取具有真实质感的照片。如果身材方面有问题,可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模,一定要是真人照片风格的,如 majicmixRealistic_v7 。 3. 根据不同平台换头,如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分。同时,设置合适的 prompts 和 parameters,例如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。 此外,人工智能(AI)在零售和电子商务领域还有以下应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,向每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为每个客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 另外,WaytoAGI 和工信部人才交流中心大数据产业人才基地共同举办了 AI 切磋大会第七期线下狂欢 Show,活动时间为 11 月 09 10 日,地点在杭州西湖区文三路数字生活街区,摆摊内容包括 AI 电商、AI 绘画、AI 视频、AI 音乐、AI 戏剧、AI 玄学、智能体、机器人等。欢迎大家记录美好时光,照片、视频可贴在指定问卷里:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnNijkB9ZSmkm2bZLGAASvne 。
2025-02-21
ai模特换服装生成视频
以下是为您提供的关于 AI 模特换服装生成视频的相关信息: 阿里巴巴开发了 ViViD 视频虚拟试穿技术,可以替换视频中人物的衣服,生成真实自然的视频,支持多种服装类型,在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 。 此外,目前在电商平台上已经有很多商品图片,特别是衣服的效果图是由 AI 生成的,AI 模特不需要像人一样辛苦换衣服和摆 Pose 。
2025-02-21
AI模特换装
以下是关于 AI 模特换装的相关信息: 字节发布的新模型 SeedEdit 可对图片进行编辑,包括模特服装颜色的更换。例如输入“Change the blue Nike tracksuit to black Nike tracksuit”,SeedEdit 能迅速响应并完成换装。 在达摩院中可以直接进行 AI 模特虚拟换装的测试,网址为:https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR ,其支持虚拟换装和姿态编辑。 AI 模特换装的应用广泛,在电商平台上,很多衣服的效果图已由 AI 生成,AI 模特无需像真人一样辛苦换装和摆姿势。
2025-02-21
AiPPT
以下是关于 AiPPT 的相关信息: AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能够实现一键生成专业 PPT,提供丰富模板和低创作门槛。网址为:aippt.com 。 在当前的办公环境中,AI 辅助的 PPT 工具正变得越来越流行。以下是一些市场上好用的 AI PPT 工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频。网址:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列的智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 在 2025 年 1 月的 AI 智库月度榜单中,AiPPT 排名 A26+1,出海类别,PPT 生成分类,活跃用户为 51 万人,环比变化为 0.6147 。
2025-02-21
如何使用ai提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 提示词的定义和输入语言: 提示词用于描绘您想要的画面。 不同模型对输入语言有不同要求,如星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如“一个长头发的金发女孩”),基础模型 1.5 使用单个词组(如“女孩、金发、长头发”),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如“一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量”。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 对使用提示词的认识: 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,需要在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 要接受 AI 的“不稳定性”,对其进行教育、监督和鞭策。
2025-02-21
你与deepseek比谁厉害
以下是关于 DeepSeek 的相关信息: DeepSeek 训练成本远高于传闻,总计约 13 亿美元,定价低于实际成本导致高额亏损。其采用 MixtureofExpert 方法降低计算需求,但大规模内存使用可能增加总成本。 Mistral AI 曾被中国 DeepSeek 迅速赶超,DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 DeepSeek v3 预览版已发布,参数量为 685B,磁盘占用 687.9 GB,采用混合专家模型(MoE),有 256 个专家,每个 token 使用 8 个专家。其竞争对手为 Meta AI 的 Llama 3.1。DeepSeek v3 理解能力提升,知识更新至 2023 年,多语言支持和个性化服务增强,数据安全和隐私保护加强,在 BigCodeBenchHard 排名第一。Aider Polyglot 排行榜预览得分 48.4%,排名第二。可通过相关链接获取详细信息、进行模型下载和在线体验。 Google 外包人员通过多项指标对 Gemini 和 Claude 进行输出对比,Claude 安全策略严格,拒绝不安全提示,Gemini 部分回答被标记为“严重安全违规”。 但关于我与 DeepSeek 谁更厉害,无法直接简单对比得出结论,因为这取决于多个因素和具体的应用场景。
2025-02-12
目前国内有哪些AI工具,他们分别在哪方面比较厉害
目前国内有以下一些比较出色的 AI 工具: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、细节丰富,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可使用。但某些类型的图像因国内监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能存在不足。 2. 编程类: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,可为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 Codeium:通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择。
2024-12-26
AI绘画这么厉害了,那儿童还有必要学习素描课吗
即便 AI 绘画很厉害,儿童仍有必要学习素描课。手绘素描笔记有助于建立突触连接,将信息从短期记忆转化为长期记忆,让人成为更好的概念思考者。例如,在科学观察中,学生通过手绘能更好地学会观察,这个过程不可被替代。就学习而言,掌握新技能时应先进行动手、动脑、技术最小化的学习,不应一开始就依赖 AI。比如在记笔记时,手写比打字能让学生记住更多信息。此外,在一些课程设计中,如离谱村的 AI 课,通过巧妙的环节设置和老师的引导,能让孩子更好地学习和发挥想象。
2024-12-20
国内哪个AI工具写党政文件最厉害
目前没有特定的 AI 工具被明确认定为在写党政文件方面表现最为出色。党政文件的撰写需要严格遵循相关的政策、法规和规范,其内容具有高度的政治性、权威性和严肃性。AI 工具可以提供一定的辅助和参考,但不能完全替代人工的思考、判断和审核。
2024-12-04
为什么AI那么厉害
AI 之所以厉害,原因主要包括以下几点: 1. 具有非凡的潜力,能够在众多领域得到应用,如改善社会和经济,其影响力可与电力和互联网相媲美,能推动增长并创造就业机会。 2. 可支持人们完成现有工作,提高劳动力效率和工作场所安全性。 3. 是人类研究世界的有力工具,能帮助解决基础科学面临的瓶颈,例如在生物领域能快速计算蛋白质的折叠结构。 4. 不断发展和创新,如 GPT4 的升级,能为用户提供更多帮助。但同时也存在耗能等问题。
2024-11-12
ai真的有那么厉害吗
AI 的能力具有两面性。一方面,2023 年大众对 AI 的看法经历了从好奇到认为没那么厉害再到觉得与自身关系不大的过程,但目前尚未发现阻止 AGI 出现的硬性限制,且距离 AGI 可能仅有几年之遥。大模型的“想象力”和“取悦能力”比“逻辑能力”更早成熟,多模态大爆发也证明了 AGI 相对“窄 AI”的代际优越性,深度压缩是大模型的核心能力,端上智能越来越近,中美 AI 生态各自发展,2023 年技术差距未缩小。 在应用方面,AI 可以用于写东西,如草拟初稿,包括博客文章、论文等,还能改进写作内容、提供不同风格的草稿、帮助完成任务等。例如,像实习生一样写邮件、创建销售模板等。 然而,尽管 GPT4 能在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分,但 AI 仍存在不足,如在各方面表现优秀但未在特定方面极其出色。
2024-11-03
现在市面上的AI大模型
以下是关于市面上的 AI 大模型的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多而称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-20
现在有哪些个人知识库软件可以用,请推荐。
以下是为您推荐的个人知识库软件: 1. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可以参考文章,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。 2. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后,配置页面主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式和 Query 模式),配置完成后即可进行对话测试。 此外,还有通过 GPT 打造个人知识库的方法,比如将文本转换成向量节省空间,拆分成小文本块并通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量,在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。当用户提问时,将问题转换成向量与库中向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。
2025-02-19
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别,并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉,目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说,不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如,Python 语法简洁,常用于数据科学和人工智能;Java 应用广泛,在企业级开发中表现出色;C++ 性能高效,常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18