计算机问世以来,数十年的积累后我们终于迎来了人工智能的爆发。人工智能问世以来,历经符号智能、感知智能与认知智能三个发展阶段,由最初的符号模型,到如今基于大数据驱动的神经网络与机器学习,当今的人工智能模型在语言识别、文字生成、逻辑推理等方面都获得了飞跃...
所以,对各个开源的语言基座模型进行评测对比,对大模型产业发展有更重要的意义。 在基座模型评测中,LLaMA-30B、GLM-130B 分别摘得第一、第二名。悟道·天鹰Aquila-7B 接近 LLaMA-7B 水平,但仍有微小的差距。原因在于Aquila 作为中英双语模型在预训练阶段需要同时学习大量的双语知识(中英训练数据比例约为 1 : 2),...
此外,大型语言模型的生成能力已经影响到人类的准确性判断,这也引起了专家们的关注。 GLM团队在这方面有显著的成果,他们成功训练出了一个30B参数的千亿模型GLM-130B,该模型在各种任务上都表现优异。这一成就得益于他们使用的双向注意力机制,这种技术在处理Lambda任务时甚至超过了Palm模型的成绩。 与此同时,GLM团队开发...
基于LLaMA微调出来的,英文还可以,中文惨不忍睹,目前对中文支持最好的是清华大学的chatGLM6B,虽然有不少事实上的错误,毕竟是小模型,如果能开源出一个30B以上的,让大家评测更好[赞同]
在行检索任务上表现12K以内垫底，12K以上，MPT-30B-Chat降到了0，只有LongChat表现尚可，可以说，开源模型一片惨淡！这个评测是基于LM-SYS最新推出的LongEval评测系统做的。超长上下文评测任务与正常的LLM差别很大。因为很多任务可能用不到超长上下文，二者存在很大差距，而模型对超长上下文支持的方向可能也不相同。本次LM...
在基座模型评测中,LLaMA-30B、GLM-130B分别摘得第一、第二名。悟道·天鹰Aquila-7B接近LLaMA-7B水平,但仍有微小的差距。在微调模型榜单中,悟道·天鹰AquilaChat-7B、Alpaca-7B、Ziya-LLaMA-13B位列前三。12、港科大版图像分割AI模型发布据量子位报道,香港科技大学、微软研究院、IDEA研究院、香港大学、威斯康星大学...
例如给大小为 30B 的对象分配内存时,就会选择类型规格 class 为 3,也就是大小为 32B 的 mspan 分配。这种分配方法跟 linux 用于内存分配的伙伴算法差不多,能有效地减少内存碎片。 刚刚提到虚拟内存划分还有个bitmap区域,bitmap 主要用来标记 arena 区域中哪些地址保存了对象, GC 扫描信息以及对象指针信息。
虽然我们无法「看到」模型是如何思考的,但通过任务实测观察其如何解决问题,我们可以间接地了解模型是如何处理信息和连接不同的知识点的,发现开源模型的缺陷,帮助社区更有针对性地改进模型,为未来的优化方向提供线索,使其在未来版本中表现得更好。上期我们实测的是逻辑问题的推理能力,本期我们要实测的是常识任务的回答...
一方面法律场景的真实问答通常涉及很复杂的逻辑推理,为了提升逻辑推理能力,必须训练30B以上的中文模型底座; 另一方面法律是一个严肃的场景,在优化模型回复内容的法条、司法解释的准确性上还可以进一步优化,预计还需要两个月的时间,大幅减轻大模型幻觉的现象。
5. 【00:12:52.800】 GLM团队成功训练出30B的千亿模型。6. 【00:14:19.000】 GLM团队自研的GLM130B在各种任务上表现优异。7. 【00:15:11.800】 GLM团队使用双向注意力机制,在Lambada任务上超过Palm模型的成绩。8. 【00:16:09.000】 ChatGLM模型在开源后受到全球69个国家1000机构的需求。9. 【00:18:07.000...