开源羊驼大模型LLaMA上下文追平GPT-4，只需要一个简单改动！Meta AI这篇刚刚提交的论文表示，LLaMA上下文窗口从2k扩展到32k后只需要小于1000步的微调。与预训练相比，成本忽略不计。扩展上下文窗口，就意味着AI的“工作记忆”容量增加，具体来说可以：支持更多轮对话，减少遗忘现象，如更稳定的角色扮演输入更多资料完成...
另外,根据Reddit上泄露的信息,OpenAI很可能正在训练一款全新的GPT-4模型——copilot-gpt-4-2。 其中,模型训练数据的截止日期为2023年3月,上下文窗口为32K。 无独有偶,最近有一些用户表示,自己的GPT-4竟然可以访问当前最新的信息。 比如,它知道威尔-史密斯在奥斯卡颁奖典礼上扇了克里斯-洛克一耳光。 不过,由于ChatG...
网友贴出自己通过X Premier+获得了体验Grok的机会,问了一个关于X上最火的几个账户的问题,结果是Grok可以根据X上的数据进行实时的回复。 32k上下文,王者GPT-4(All Tools) 值得一提的是,GPT-4(ALL Tools)配上了32k上下文窗口。 但是如果我们单独使用DALL·E 3、浏览器等工具,仅有8k的上下文窗口。 具体信息,可...
除了各种出色的直观演示外，它还实现了一个重要更新：可以处理的上下文 token 长度默认为 8k，但最长可达 32K（大约 50 页文本）。这意味着，在向 GPT-4 提问时，我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展，能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。不过，这一记录很快就被打破...
6、GPT-4 32K：在预训练阶段，GPT-4 使用了 8k 的上下文长度（seqlen）。而 32k 序列长度版本的 GPT-4 是在预训练后对 8k 版本进行微调而得到的。7、Batch Size：在计算集群上，几天时间里，batch size 逐渐增加，最后，OpenAI 使用 batch size 达到了 6000 万！当然，由于不是每个专家模型都能看到所有 ...
除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。
除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。
另一个值得关注的升级是关于 GPT-4 服务的，相较于 Plus 版本，企业版不仅无限次数访问，而且速度更快，基本上能达到 Plus 版本的两倍。上下文长度也有所提升，从 25k 提升到了 32k，这无疑提高了 ChatGPT 的记忆力。除了这些，企业版还提供了其他便捷的功能，如代码解释器、聊天模板、管理员控制台等，为企业...
开源玩家也不容忽视,包括Meta的130亿参数大模型LLaMA 2,以及前段时间Abacus.AI基于LLaMA 2推出的32k上下文Giraffe版本,都是目前市面上可以直接商用的大模型。 与此同时,ChatGPT的访问量也在下降。 根据Similarweb的数据,从5月到6月,ChatGPT的全球流量下降了9.7%,同时用户们使用ChatGPT的平均时间也下降了8.5%。
32k token 上下文窗口，允许用户处理四倍长的输入或文件；可共享的聊天模板，供公司协作和构建通用工作流...