生成长度大致保持不变。 GPT-4 和 GPT-3.5 的性能提升都很小。但是,它们的3月版和6月版在 90% 的视觉谜题查询上的生成结果都一样。这些服务的整体性能也很低:GPT-4 准确率为 27.4%、GPT-3.5准确率为 12.2%。 专家推测:或许与 MoE 技术有关 对于GPT-4变笨,之前学术界有个观点是,后来的RLHF训练虽然让...
不过,确实有网友对 GPT-4 的性能衰退也有不同的解释: 从感知退化的心理学角度来说,在 GPT-4 初次曝光带给人们的惊喜消失,并逐渐深入我们日常生活使用后,人们就会对它的能力习以为常。 新鲜劲儿一过,用户对其的容忍度也随之降低,转而更加关注技术和使用上的缺陷。 此外,在 Reddit 上发帖认为 GPT-4 性能衰退的...
随着时间推移，GPT-3系列模型在许多下游任务的零样本或少样本性能上的提升很可能是由于任务污染造成的。...
这意味着，只有神经网络的一部分被用来处理用户输入。而在传统的“密集模型”中，整个神经网络都是活跃的。当前，谷歌的Path AI项目就使用了“分散”原则。但两位知情人士今日称，OpenAI于今年年中取消了Arrakis项目，因为该模型的运行效率并没有预期的那样高。OpenAI的开发团队意识到，Arrakis的性能远不及GPT-4。目前...
OpenAI近日在其官网上发布了GPT-4o及其轻量化版本GPT-4o-mini的性能下降问题,这引起了广泛讨论并激起了业内的高度关注。据《快科技》报道,1月20日开放AI发布事故报告指出,目前自家模型GPT-4o和GPT-4o-mini在处理任务时性能有明显下降,表现不如预期,官方已经展开调查并会尽快发布最新消息。
这些模型占用了我 64GB 的内存,所以我并不经常运行它们——它们没有给其他东西留下太多空间。 它们能够运行,证明了我们在过去一年中取得了令人难以置信的训练和推理性能提升。事实证明,在模型效率方面,我们收获了很多看得见的果实。我希望未来还会有更多。
首先是更强悍的性能。相较于 text-embedding-ada-002,text-embedding-3-small 在多语言检索常用基准(MIRACL)上的平均得分由 31.4% 增加至 44.0%,同时在英语任务常用基准(MTEB)上的平均得分由 61.0% 增加至 62.3%。 其次是更低的价格。text-embedding-3-small 比前代 text-embedding-ada-002 更加高效的同时,价...
我们再来详细分析一下不同模型之间的差异。 根据下面的图3可以看出,像GPT-4o这样的顶尖闭源模型在0.5K任务上表现最佳,但在8K任务上性能显著下降。 小规模的开源模型基本都表现不佳,而中等规模的开源模型(Llama-3.1-70B-Instruct)在低难度任务上表现与GPT-4o相差不大。