看来文心一言和GPT-4在孤立语的理解上都还有待加强。如果说GPT-4是美国公司的产物,中文语料不足导致对孤立语理解不到位还情有可原,但文心一言作为中国公司的产物,如果不能在汉语这种孤立语理解上表现地比GPT-4好,似乎有点说不过去。 上下文理解 上面的比拼是让模型完成具体任务,这次我们测试一下模型在多轮对话...
2. 仅就GPT-4的结果而言，翻译后的回复比中文生成的回复表现得更好，可能是因为GPT-4是在比中文更丰富的英文语料库中训练的，所以具有更强的英文instruction-following能力。非自然指令评估（Unnatural Instruction Evaluation）从平均ROUGE-L得分来看，Alpaca优于LLaMA-GPT 4和GPT-4，可以注意到，LLaMA-GPT4和GPT4在...
但再跑一段时间，在应用和商业模式都越来越丰富之后，其实还是充满可能性的。澎湃科技：在GPT-4的中文表现如此好，同时中文语料库质量可能不那么令人满意的情况下，是否还有必要做中文大模型？段志云：我认为有必要。首先从安全角度考虑，如果有一个AI能把互联网上的所有信息都搜集到一起，然后再去处理，实际上会有...
实验方法是用不同的语料库来训练同一个模型，具体而言就是在Bloom和llama-v2上分别用中文维基百科语料库、问答语料库和考试语料库分别进行训练再测试。结果是除了i和e，这俩模型基本都有变化（llama-v2在中文维基百科语料库上没变可能是因为该模型之前就没有再足够多的中文上训练过），尤其在T/F和J/P维度上的得...
通过数据清洗，商汤在中文语料的储备方面达到了极高水平，因此在知识理解和推理方面表现优异。此外，商汤拥有强大的算力，SenseCore大装置是其技术版图中的关键，这个超级计算中心已经成为亚洲最大的AI超算中心之一，算力已经达到了6000Petaflops，为大模型的训练提供了强大支持。其次，商汤在落地应用方面也有突出表现。商汤将...
一、优点 中文自然语言处理能力：文心一言针对中文语料进行了深度学习，能够较好地处理复杂的语义关系和歧义问题，为中文用户提供了良好的智能问答体验。应用场景广泛：文心一言可以应用于多个场景，如智能问答、文本生成、摘要提取等，满足不同用户需求。持续优化和更新：百度公司持续对文心一言模型进行优化和更新，以提高其...
郭涛认为，ChatGPT主要基于英文环境训练，中文语料库内容还较少，对中文的语言特点和文化背景理解程度不够，短期来看在中国市场竞争优势并不十分明显。另外面临的合规监管风险也较大；而百度文心一言等本土化的AI大模型，优势在于其对中文的语言特点和文化背景的深入理解和适应，更适合中文和中国市场。郭涛进一步表示，...
训练语料库包括各种公开的新数据组合，但不包括Meta的产品或服务中的数据。在训练细节方面，Meta团队保留一些先前预训练设置和模型架构，并进一步创新。其团队仍然使用标准的Transformer架构，采用RMSNorm进行预规范化，引入SwiGLU激活函数和旋转位置嵌入。同时，研究人员还比较了LLaMA2系列不同规模模型的训练损失。值得注意的...
而在中文的能力上，GLM4的表现基本全面超过GPT4。当然，这背后很重要的一个原因是，GPT4训练的中文语料有限，而GLM4在这方面具备天然的优势。第三个能力是LongBench，这是考验大模型的长文理解能力。此前，ChatGLM曾被人诟病处理长对话时上下文理解得不好、记忆力差。但后来，GLM 技术团队开发了专门针对模型长文本...
由于其训练语料库中超过93%为英文数据，BPE算法在压缩英文时更为高效。许多英文单词可以用1至2个token...