由于受到了铺天盖地般的好评,InstructGPT已经取代GPT成为了OpenAI的默认模型。 InstructGPT是在GPT base model的基础上微调得到,OpenAI使用了三种微调方式: 其中SFT和PPO在InstructGPT的论文中有较详细的解释,但是最新版InstructGPT适用的FeedME并没有公开资料展示细节。 下表展示了所有有上线记录的InstructGPT model。 ...
RLHF也有缺点,RHLF模型相对于SFT Model、Base Model失去了一些熵(即降低了多样性,因为每个位置上都倾向于输出高概率token)。如图可以看到,Base Model会有非常多样化的表达,因此在一些需要想象力和多样性的任务中,可以尝试下使用Base Model。 RLHF模型的输出失去了一些熵 2. 大模型排名现状(State) 2.1 大模型排名现...
下方的TRAIN_FILE_ID_OR_PATH 就是刚刚上面上传档案后拿到的id ,然后BASE_MODEL 是要用的模型。前面提到目前gpt-3.5 与gpt-4 还没开放,所以目前BASE_MODEL 有的选择包含ada、babbage、 curie 或davinci 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrequestsimportosimportjson url="https://api.o...
在八个主流视觉推理任务上进行测试,包括MathVista, MathVerse, MathVision,MMMU,MMStar, MMVet, MMBench和AI2D, 结果发现ThinkLite-VL-7B的平均性能相比base model Qwen2.5-VL-7B-Instruct提升了7%,从59.69 提高到 63.89,并且显著优于使用随机采样选择相同大小数据量进行强化学习训练的模型。 此外,相比7B级别的其...
4月14日，智谱宣布推出新一代 GLM-4-32B-0414 系列模型，320 亿参数，效果比肩 OpenAI 的 GPT 系列和 DeepSeek 的 V3 / R1 系列，且支持非常友好的本地部署特性。目前该模型共有GLM-4-32B-Base-0414、GLM-Z1-32B-0414、GLM-Z1-Rumination-32B-0414和GLM-Z1-9B-0414 四个版本。豆包发布思考模型Seed-...
自编码模型(Autoencoding Model, AE), 通过从破坏的输入文本序列中重建原始数据进行建模。例如BERT通过预测【mask】位置的词重建原始序列。它的优点在于在预测单词的时候能够同时捕获该单词位置前后双向的信息;它的缺点是预训练过程中采用了mask单词的策略,然而微调阶段并没有,因此导致了预训练阶段和微调阶段的的GAP,另...
美国旧金山的初创公司PromptBase推出了$1.99美元一条提示语的服务，主要用于针对DALL·E 2，GPT-3等内容创作模型。或许他们很快也会把ChatGPT也加到自己的业务范畴里。根据之前提到的小样本学习和引入人类反馈的原理，我们已经知道，如果我们先给ChatGPT模型提供几个例子，然后再提出语言任务，或者通过不断给出反馈而...
Weaver 模型家族一共包括四个不同大小的模型，名字叫做 Weaver-mini/base/pro/ultra, 分别包括 18 亿，60 亿，140 亿和 340 亿参数。为了评估 Weaver 模型和通用大模型的写作能力，波形智能的模型评估团队构建了一个新的用户大模型专业写作能力评估的 Benchmark。Benchmark 中精选了涵盖四大写作领域 30 余个子...
不算特别意外，OpenAI 使用了 transformer 作为主要架构，结合 diffusion model，幸好还不是端到端的 autoregressive 模型，否则太吓人了（不过这样一来，transformer 在自然语言处理，图像视频生成，语音合成（最近 amazon 的工作 BASE TTS: Lessons from building a billion-parameter Text-to-Speech model on 100K ...
在八个主流视觉推理任务上进行测试,包括MathVista, MathVerse, MathVision,MMMU,MMStar, MMVet, MMBench和AI2D, 结果发现ThinkLite-VL-7B的平均性能相比base model Qwen2.5-VL-7B-Instruct提升了7%,从59.69 提高到 63.89,并且显著优于使用随机采样选择相同大小数据量进行强化学习训练的模型。