【Hugging Face升级LLM排行榜,提升语言模型评估】Hugging Face最近对其开放LLM排行榜进行了升级,增加了新的基准测试和评估方法,以应对大型语言模型(LLM)性能提升的停滞问题。此次升级包括六个更具挑战性的基准测试,初步排名显示Qwen2-72B-Instruct位居榜首,其次是Meta的Llama-3-70B-Instruct和Mixtral 8×22b。新增的标...
今天,Patronus 团队很高兴向社区发布我们与 Hugging Face 合作完成的、基于 Hugging Face排行榜模板构建的、新的企业场景排行榜。 本排行榜旨在评估语言模型在企业现实用例中的性能。目前已支持 6 类任务,涵盖: 金融、法律保密、创意写作、客服对话、毒性以及企业 PII。 我们从准确度、吸引度、毒性、相关性以及企业 P...
总的来看,对于想要开发部署本地大模型的厂商,Star Attention是一项不容错过的技术。使用Star Attention后,本地LLM能够更快地回复用户,还可在有限的内存中兼容更长的上下文序列,从而在RAG任务中阅读更长的文本。 而对于云端大模型的提供商,Star Attention能够在几乎不影响用户体现的前提下,显著提升推理成本,实现「降本...
从而对 LLM 进行深入测试,3) 可跨各种云环境轻松安装,4) 提供一个可供开放模型和封闭模型同场竞技的全面的可信度排行榜,5) 提供失败样本以增强评估的透明度以及对评估基准的理解,6) 提供端到端方案并输出面向实用场景的详细模型报告。
GPT作为OpenAI开发的一款广受欢迎的LLM,推出了多个版本,如GPT-2、GPT-3和GPT-4等,每个版本在规模和能力上都各有卓越。然而,GPT并非LLM的唯一选择。市场上存在许多其他由不同研究团队和机构开发的模型,这些模型在某些方面甚至有超越GPT的潜力。在这篇文章中,我将向大家展示这些模型的特点,并解释如何在Hugging Face...
AI 新智界讯,11 月 27 日,AI 开源社区 Hugging Face 联合创始人兼首席执行官 Clement Delangue 发帖对 2024 年行业的发展做了 6 条预测: 1. 一家当红 AI 公司会倒闭,或者以极低的价格被收购; 2. 开源LLM将达到最好的闭源 LLM 水平; 3. AI 在视频、时间序列、生物和化学领域取得重大突破; ...
在这个更具挑战性的排行榜中,昨日 Hugging Face 的联合创始人兼首席执行官 Clem 在 X 上宣布:阿里最新开源的 Qwen2-72B 指令微调版(Qwen2-72B-Instruct),力压科技巨头 Meta 的 Llama-3 和法国著名大模型平台 Mistralai 的 Mixtral,成为新版开源模型排行榜第一名。
Hugging Face 推理端点提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击,包括使用自动扩展处理大量请求,通过缩减到零来降低基础设施成本,并提供高级安全性。
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
登顶Hugging Face论文榜 划重点 01英伟达提出全新Star Attention机制,旨在提升Transformer模型在处理长序列时的效率和准确性。 02与全局注意力相比,Star Attention在推理速度上最高提升11倍,同时准确率降低仅在0～3%范围内。 03通过在多个主机间分配上下文处理,Star Attention使上下文长度能够随主机数量线性扩展。