从上表数据可知,llama2确实在各方面接近gpt3.5,但还是稍有差距的:它的平均分比gpt3.5差了10%(46.8 vs 52.0)。结论:llama2敌不过gpt3.5,但是很接近了。 二、llama2 PK. 文心一言 由于文心一言没有发布论文,笔者从公开数据也没有找到它在以上各个评测集的分数,因此采用自建的评测数据来评估llama2和它的差别。此...
通过 HuggingFace 平台的模型页面[2]可以看到,Llama-3 8B 在 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 基准测试上的表现,以 66.6 的得分超越了 Llama-2 7B 的 45.7 ;而在 CommonSense QA(dataset for commonsense question answering)上进行评估,Llama-3 同样领先,分别以 72.6 和 57.6 的得分战胜了对手。...
两种大模型的模型结构完全不同,Llama2采用了一种基于Transformer的模型结构,而ChatGPT则采用了一种基于Transformer的自回归模型结构,Llama2的生成结果可能更加自然、连贯,而ChatGPT的生成结果可能更加多样化、富有创意! 现在普遍的共识是,在大模型的赛道,开源系统VS闭源系统将长期竞争下去,类似手机市场开放模式的Android与封...
他强调了对于LeCun和他的团队来说,让Llama 2顺利推出是多么重要,他们可能以后再也没有合法的机会了,我们也永远无法看到开源的潜力,并且认为LLMs是这些公司与生俱来的权利。 Llama vs. ChatGPT:持续的辩论 关于Llama与ChatGPT的辩论,以及开源与闭源的辩论,无疑将会继续。在询问各种专家的意见时,ChatGPT赢得了胜利...
与GPT-4持平,上下文长度达3.2万token的LLaMA 2 Long,正式登场。 在性能上全面超越LLaMA 2。 和竞争对手相比,在指令微调MMLU (5-shot)等测试集上,表现超过ChatGPT。 在人类评估(human evaluation)上甚至优于10万token的Claude 2,这个话题还在Reddit上引发了讨论。
持续预训练：指的是使用通常比第一阶段更少的数据量，对经过预训练的语言大模型（LLM）进行又一轮预训练。这一过程可用于快速适应新领域或引出LLM的新特性。例如，在Lemur（Xu等，2023d）中使用持续预训练来改进编码和推理能力，在Llama-2-long（Xiong等，2023）中用于扩展上下文窗口。推理：有几种方法可替代使用...
并将MMLU评测成绩排在首位，并与Meta的llama2进行了横向比较。
WizardMath 13B 在 GSM8k 上明显优于 Llama 1 65B（63.9 vs. 50.9）和 Llama 2 70B（63.9 vs. 56.8）。此外，它在 MATH 上的表现远远优于 Llama 1 65B（14.0 vs. 10.6）和 Llama 2 70B（14.0 vs. 13.5）。WizardMath 70B 在 GSM8k 上超越了 Llama 2 70B（81.6 比 56.8），提升达到...
在微软官方博客中,微软表示 Llama 2 已经针对 Windows 进行优化,使其可以在 Windows 本地运行。 这一举措,有可能会让 Windows 一举成为开发者打造个性化 AI 体验需求的最佳平台,同时让 AI 能够用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL)、Windows 终端、Microsoft Visual Studio 和 VS Code 等平台上。
这一举措,有可能会让 Windows 一举成为开发者打造个性化 AI 体验需求的最佳平台,同时让 AI 能够用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL)、Windows 终端、Microsoft Visual Studio 和 VS Code 等平台上。 也就是说,Meta 推出的 Llama 2 大语言模型可能会成为 OpenAI 的主要竞争者。