当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单

来源:51CTO.COM 2024-04-19 12:15:34 0浏览 收藏

小伙伴们对科技周边编程感兴趣吗?是否正在学习相关知识点?如果是,那么本文《开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单》,就很适合你,本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点,希望对大家的知识积累有所帮助!

能打得过GPT-4的开源模型出现了!

大模型竞技场最新战报:

1040亿参数开源模型Command R+攀升至第6位,与GPT-4-0314打成平手,超过了GPT-4-0613。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

这也是第一个在大模型竞技场上击败GPT-4的开放权重模型。

大模型竞技场,可是大神Karpathy口中唯二信任的测试基准之一。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

Command R+来自AI独角兽Cohere。这家大模型创业公司的联合创始人兼CEO,正是Transformer最年轻作者Aidan Gomez(简称割麦子)。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

这份战报一出,又掀起了一波大模型社区的热烈讨论。

大家伙儿兴奋的理由很简单:基础大模型卷了一整年,没想到在2024年格局还在不断地发展变化。

HuggingFace联合创始人Thomas Wolf就说:

最近大模型竞技场上的情况发生了巨大的变化:

Anthropic的Claude 3 opus在闭源模型中独占鳌头。

Cohere的Command R+则成为了开源模型中的最强者。

没想到,2024年在开源和闭源两条路线上,人工智能团队的发展都如此之快。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

另外,Cohere机器学习总监Nils Reimers还指出了值得关注的一点:

Command R+最大的特色是对内置RAG(检索增强生成)进行了全面优化,而在大模型竞技场中,RAG这样的外挂能力并未纳入测试。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

RAG优化模型登上开源王座

在Cohere官方定位中,Command R+是一个“RAG优化模型”。

就是说,这个1040亿参数的大模型主要针对检索增强生成技术进行了深度优化,以减少幻觉的产生,更适配于企业级工作负载。

和此前推出的Command R一样,Command R+的上下文窗口长度是128k。

此外,Command R+还具备以下特点:

  • 覆盖10+种语言,包括英语、中文、法语、德语等;
  • 能使用工具完成复杂业务流程的自动化

从测试结果来看,在多语种、RAG和工具使用这三个维度上,Command R+都达到了GPT-4 turbo的水平。

但在输入成本方面,Command R+的价格仅为GPT-4 turbo的1/3。

输出成本方面,Command R+则是GPT-4 turbo的1/2。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

正是这点引发了不少网友的关注:

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

不过,尽管在大模型竞技场这种人类主观评测上表现抢眼,还是有网友甩出了一些不同观点。

在HumanEval上,Command R+的代码能力就连GPT-3.5都没打过,在两组测试中分别排在32位和33位。

最新版GPT-4 turbo则没有悬念地拿下了第一。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

另外,我们也在最近刚登上正经论文的弱智吧benchmark上简单测试了一下Command R+的中文能力。

开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单图片

你给打个分?

需要说明的是,Command R+的开源只面向学术研究,并不能免费商用。

One More Thing

最后的最后,还是多聊一嘴割麦子小哥。

Aidan Gomez,Transformer圆桌骑士中最年轻的一位,加入研究团队时只是个本科生——

不过,是在多伦多大学读大三时就加入了Hinton实验室的那种。

2018年,割麦子被牛津大学录取,开始像他的论文搭子们那样攻读CS博士学位。

但在2019年,随着Cohere的创立,他最终选择退学加入AI创业的浪潮。

Cohere主要是为企业提供大模型解决方案,目前估值达到了22亿美元。

参考链接:
[1]https://twitter.com/lmsysorg/status/1777630133798772766[2]https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/

今天关于《开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于参数,GPT-4,Karpathy的内容请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Firestore 批处理 - 需要超过 1 次写入的操作Firestore 批处理 - 需要超过 1 次写入的操作
上一篇
Firestore 批处理 - 需要超过 1 次写入的操作
我无法将包从另一个目录导入到 main.go
下一篇
我无法将包从另一个目录导入到 main.go
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    301次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    357次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    357次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    324次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    143次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码