它的核心价值还是Google的RAG工程和多年搭建的搜索系统。——也许OpenAI更懂参数权重,但Google更懂网页权重。 我认为Google并没有盲目去扩大LLM的大小。商业投产的模型必须要考虑到推理成本。做个不负责的推测,我认为GU的大小可能在50-70B之间。GPT-4的模型应该在不断优化压缩,目前也不会超过120B。
其实相比GPT-4o,我个人更期待GPT-5的出现,因为从GPT-5的能力能够评估我们目前阶段大模型的Scaling Law能达到什么状态。但是,ChatGPT发布已经一年半了,GPT-4在22年就训练好了,目前已经经过了一年半到两年时间,GPT-5还迟迟没有出来,只是发布了更偏向多模态产品形态的GPT-4o,这多少是有点不太正常的,我猜测这可能...
为了探索大型多模态模型的潜力,Qwen2-VL研究了大型视觉-语言模型的扩展规律。通过调整模型大小(2B、8B和72B参数版本)和训练数据量,Qwen2-VL系列取得了极具竞争力的表现。值得注意的是,Qwen2-VL-72B模型在各种多模态基准测试中取得了与领先模型(如GPT-4o和Claude3.5-Sonnet)可比的结果,胜过其他通用模型。
从技术角度分析,若消息属实,GPT-5的参数可能多达10-15T,比GPT-4大一个数量级。其推理性能也大幅提升,有了25k H100,OpenAI对GPT-5的最大浮点数是GPT-4的两倍,推理批次大小更大,并且能够以FP8而不是FP16进行推理,这意味着推理性能提高了2到8倍。不过,OpenAI选择雪藏或许有其考量,可能是为了进一步优化模型性能,...
这个新模型提供了四种不同的参数大小,从8000万到30亿不等,旨在增强Siri在文本和对话环境中理解歧义引用的能力。据报道,ReALM模型旨在识别和确定用户引用的特定对象或概念,特别是在提到代词或不明确实体的情况下。通过将实体分为屏幕上、会话和背景类型,该模型可以掌握单词之间的上下文和语义关系,从而使Siri更加理解。