GPT-4 的高级推理能力超越了 ChatGPT。 GPT-4 通过在测试者中获得更高的近似百分位数来优于 ChatGPT。 遵循GPT、GPT-2 和 GPT-3 的研究路径,我们的深度学习方法利用更多数据和更多计算来创建越来越复杂和强大的语言模型 安全与对齐 通过人工反馈进行训练:我们纳入了更多的人工反馈,包括 ChatGPT 用户提交的反馈,...
OpenAI为了进行测试,将MMLU全部进行了翻译(将14000多个多选题用微软的翻译全部翻译成不同的语言),通过测试发现,在26个语言中,其中24个语言中的测试结果GPT-4都要优于GPT-3.5和其他的一些大模型(Google的Chinchilla、PaLM),而且甚至在那些没有什么训练语料库的语言(Latvian、Welsh、Swahili)上表现也很好 测试结果如下...
在5个下游任务中,FinTral-DPO-T&R表现优于GPT-4,两个任务中GPT-4优于FinTralDPO-T&R,如表6所示。FinTral-DPO-T&R和GPT-4的优秀表现证明了将AI模型和外部数据源与工具调用相结合,可以获得更准确的输出。 多模态评估 如表7所示,GPT-4V表现最好。FinTral-VL在FinVQA数据集上表现良好,使其非常适合多模态金融...
1 前言 《Qwen2-VL》论文精读【上】:发表于2024年10月 Qwen2-VL 迅速崛起 | 性能与GPT-4o和Claude3.5相当 上回详细分析了Qwen2-VL的论文摘要、引言、实验,下面继续精读Qwen2-VL的方法部分。 文章目录 1 前言 2 方法 2.1 Model Architecture 2.2 改进措施 2.2.1 naive动态分辨率支持 2.2.2 多模态旋转位置...
在RealWorldQA上,该基准测试评估现实世界空间理解,Qwen2-VL-72B的得分达到77.8,超过了先前的最先进水平(72.2)和强大的 Baseline ,如GPT-4o(75.4),从而展示了对物理环境的优越理解。这是一个发表于2024年4月的基准测试集,旨在评估多模态模型在理解真实世界物理空间方面的能力,包含超过700个问题和答案,主要采用来自...
GPT-4论文精读【论文精读·53】 # 训练过程 拟合loss曲线,来预测最终loss。 斯坦福:MLSYS课程 mark! 中断了53还是54次,工程复杂度很高。 scaling也是衡量新意度的一个维度。 the Inverse Scaling Prize 给大模型找茬的比赛,发现一些任务上小模型更好 随着模型越来越大,反而越来越不理性了,但是GPT4一下子就反过来...
GPT-4论文精读【论文精读·53】 只是记录自己有感触的点 没想到上面的笔记是AI生成的,我还很认真看了,但是没有得到我想要的 --- Leet Code 的表现的评价确实有意思:虽然在难题上表现不佳,但对人类程序员来说同样困难 --- 在“美国语文(AP English Language)”上的写作表现其实很差,就像我之前问自己文科...