在MultiArith数据集上的准确率结果显示,MathPrompter的表现优于所有的Zero-shot和Zero-shot-CoT基线,将准确率从78.7% 提升到 92.5% 可以看到,基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。 从上表可以看到,MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一...
在MultiArith数据集上的准确率结果显示,MathPrompter的表现优于所有的Zero-shot和Zero-shot-CoT基线,将准确率从78.7% 提升到 92.5% 可以看到,基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。 从上表可以看到,MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一...
「这也太难以想象了！Falcon-180B和Llama2-70B，竟然都无法击败这款20B的模型。」也有网友认为，gpt-3.5-turbo是精炼版的gpt-3.5。而这次参数的「泄露」，正好从侧面印证了那些关于gpt-3.5-turbo表现不如旧版gpt-3.5的传言。不过，根据OpenAI的官方文档，除了已经不再使用的text-davinci和code-davinci，GP...
再看具体任务。在对话任务中，采用无监督学习的方法训练OPT-175B，效果和监督学习训练的几类模型相近：仇恨言论检测任务上的效果，更是完全超过Davinci版本的GPT-3模型（在GPT-3的四个版本中是效果最好的）：训练硬件方面，Meta AI用了992块英伟达A100 GPU（80GB）训练OPT，平均每块GPU的计算效率最高能达到147 TF...
可以看到,基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。 从上表可以看到,MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一步之差」的问题,可以通过多次运行模型并报告共识结果来避免。 此外,推理步骤可能过于冗长的问题,可以由Pythonic或Algebraic方法可以解决这...
GLM-130B 在广泛流行的英文基准测试中性能明显优于 GPT-3 175B(davinci)，而对 OPT-175B 和 BLOOM-176B 没有观察到性能优势，它还在相关基准测试中性能始终显著优于最大的中文语言模型 ERNIE 3.0 Titan 260B。GLM-130B 无需后期训练即可达到 INT4 量化，且几乎没有性能损失；更重要的是，它能够在 4×...
在比较有难度的MultiArith和GSM8K数学测试中，用GPT-3最新版本Text-davinci-002 (175B)做了更深入实验。如果给8次尝试机会取最好结果，还能进一步提升准确率至93%。在错误结果分析中研究人员还发现，很多问题中其实AI的推理过程是正确的，只是答案无法收敛至唯一确定时会给出多个备选。论文的最后，研究团队提出这项...
在比较有难度的MultiArith和GSM8K数学测试中,用GPT-3最新版本Text-davinci-002 (175B)做了更深入实验。 如果给8次尝试机会取最好结果,还能进一步提升准确率至93%。 在错误结果分析中研究人员还发现,很多问题中其实AI的推理过程是正确的,只是答案无法收敛至唯一确定时会给出多个备选。
比如在准确性和恶意性指标上与GPT-3 175B (davinci) 接近或持平，鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型（作为公平对比，只对比无指令提示微调模型）中也可圈可点。而就在CCF最近的一场会议上，有现场观众提问：ChatGPT为什么没有诞生在中国？是我们没有关注这件事吗？嘉宾就把GLM-130B搬了出来（它也...
可以看到,基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。 从上表可以看到,MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一步之差」的问题,可以通过多次运行模型并报告共识结果来避免。 此外,推理步骤可能过于冗长的问题,可以由Pythonic或Algebraic方法可以解决这...