OpenAI在今年3月份发布了GPT-4的第一个版本,并在7月份向所有开发人员提供了GPT-4。今天又将推出下一代GPT-4 Turbo的预览版(platform.openai.com/doc)。 GPT-4 Turbo支持128K的上下文窗口,因此在一个提示中可以容纳相当于300多页文本的内容,并且预训练数据已经更新到2023年4月。价格也便宜了不少,输入便宜了3倍...
显然，8.4 ÷ 0.4 = 2.1答案不正确，正解应该是21。就着这个文档，你可以无限提问。文档大模型在题目几乎糊在一块儿的页面中，不仅能准确识别你想要的题目，还能悉心给出解答。给它上传一份唐诗三百首和宋词三百首，我们就可以根据这些文件提问了！比如，找出描写月亮的诗词。它迅速找出了《静夜思》《望月...
虽然通常可以使用 LLM 进行加速器调优，但模型和提示的选择至关重要。与最先进的加速器调优算法相比，该团队进一步发现 LLM 暂时无法与 RLO 和 BO 竞争。性能最佳的 LLM 提示组合，即 GPT 4 Turbo 与优化提示，实现了平均约 50% 的归一化光束改进，这仅为 RLO 和 BO 分别实现的约 99% 和 93% 的一半。虽然...
从上周四开始，更新版的 GPT-4Turbo，即 gpt-4-turbo-2024-04-09，重新夺回了 Large Model Systems Organization（LMSYS）Chatbot Arena 的榜首位置，这是一个众包的开放平台，用户可以在其中评估大型语言模型(LLM)。在 Chatbot Arena 中，用户可以与两个 LLMs 并排聊天，比较它们的回答，而不知道每个模型的身份。
对于128k上下文窗口，平均总成本约为0.0004 美元/1k token，或GPT-4-Turbo成本的4%。Llama Index的成本略低，但与之相当，为0.00028 美元/1k token（由于智能体循环不那么复杂）。延迟 RAG通常是针对离线数据进行的，检索延迟以毫秒为单位，端到端延迟主要由LLM调用决定。但作者认为，比较一下从文件上传到返回...
操作过程中，当有修改发生时，Aider 会依靠代码编辑基准（code editing benchmark）来定量评估修改后的性能。例如，当用户更改 Aider 的提示或驱动 LLM 对话的后端时，可以通过运行基准测试以确定这些更改产生多少改进。此外还有人使用 GPT-4 Turbo 简单和其他模型对比了一下美国高考 SAT 的成绩：同样，看起来聪明的...
Aider依靠代码编辑基准来定量评估LLM对现有代码进行更改的程度。 GPT-4 Turbo with Vision在这一基准上的得分仅为62%,是现有任何GPT-4型号中得分最低的。 其他模型的得分为63%-66%,因此这只代表了很微小的退步,与 gpt-4-0613 相比,在...
如果你没有注意到,这个差值跨越了4个数量级(对数刻度)。 但同样,RAG也会产生固定的LLM智能体循环成本。 对于128k上下文窗口,平均总成本约为0.0004 美元/1k token,或GPT-4-Turbo成本的4%。 Llama Index的成本略低,但与之相当,为0.00028 美元/1k token(由于智能体循环不那么复杂)。
GPT-4 获得升级 在主题演讲中，奥特曼发布了几项重要公告，包括“GPT”，这是自定义的、可共享的、用户定义的ChatGPT AI角色。他还推出了前面提到的GPT-4 Turbo模型，该模型可能因三个特性而最引人注目：上下文长度、最新知识和价格。像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）依赖于上下文长度或“上下文窗口”，它定义了...
具体来说,商汤在知识层面上,采用了超10T的Token,保证了LLM对客观知识和世界的初级认知。 除此以外,商汤还合成了数千亿的思维链数据,成为日日新5.0性能提升,对标GPT-4 Turbo的关键。x 在内部,合成数据方式经历了两次迭代,从最初用GPT-4来合成数据,过渡到用自己模型中间版本合成数据,再进行训练的过程。 其中,商汤...