研究者在 AlpacaEval 2 排行榜上评估了自奖励模型,结果如表 1 所示。 他们观察到了与 head-to-head 评估相同的结论,即训练迭代的胜率比 GPT4-Turbo 高,从迭代 1 的 9.94%,到迭代 2 的 15.38%,再到迭代 3 的 20.44%。 同时,迭代 3 模型优于许多现有模型,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT4 0613。
在指令跟随能力方面,实验结果如图 3 所示: 研究者在 AlpacaEval 2 排行榜上评估了自奖励模型,结果如表 1 所示。他们观察到了与 head-to-head 评估相同的结论,即训练迭代的胜率比 GPT4-Turbo 高,从迭代 1 的 9.94%,到迭代 2 的 15.38%,再到迭代 3 的 20.44%。同时,迭代 3 模型优于许多现有模型,包括 ...
在指令跟随能力方面,实验结果如图 3 所示: 研究者在 AlpacaEval 2 排行榜上评估了自奖励模型,结果如表 1 所示。他们观察到了与 head-to-head 评估相同的结论,即训练迭代的胜率比 GPT4-Turbo 高,从迭代 1 的 9.94%,到迭代 2 的 15.38%,再到迭代 3 的 20.44%。同时,迭代 3 模型优于许多现有模型,包括 ...
在指令跟随能力方面,实验结果如图 3 所示: 研究者在 AlpacaEval 2 排行榜上评估了自奖励模型,结果如表 1 所示。他们观察到了与 head-to-head 评估相同的结论,即训练迭代的胜率比 GPT4-Turbo 高,从迭代 1 的 9.94%,到迭代 2 的 15.38%,再到迭代 3 的 20.44%。同时,迭代 3 模型优于许多现有模型,包括 ...
研究者在 AlpacaEval 2 排行榜上评估了自奖励模型,结果如表 1 所示。他们观察到了与 head-to-head 评估相同的结论,即训练迭代的胜率比 GPT4-Turbo 高,从迭代 1 的 9.94%,到迭代 2 的 15.38%,再到迭代 3 的 20.44%。同时,迭代 3 模型优于许多现有模型,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT4 0613。 奖...
Llama 2还被用作所有预训练数据的分类器。它不仅根据质量对其进行了标记,以便移除劣质token,还根据类型(如科学、法律、政治)进行了标注,以实现数据混合的平衡。 词汇表大小很重要 模型的token词汇表是模型使用的所有token的集合。Llama 2有34,000个token的词汇表,GPT-4有100,000个,而4o增加到200,000个。Llama ...
有网友指出,如果依据这个基准,Llama 3.1 405B ≈ GPT-4o,Llama 3.1 70B 则将成为能击败了OpenAI的首个轻量级模型、GPT-4o mini。 △图源:X用户@corbtt 不过,不少已经下载模型“尝鲜”的网友发现,泄露版的Llama 3.1 405B,所有文件大小竟然约有820GB,所需内存是保留完整精度的Llama 2(约280GB)的近3倍。
—LLaMA，第一版上下文长度是2048，第二版长度是4096。相比之下ChatGPT、GPT4已经支持到16k，Claude甚至...
与GPT-4持平,上下文长度达3.2万token的LLaMA 2 Long,正式登场。 在性能上全面超越LLaMA 2。 和竞争对手相比,在指令微调MMLU (5-shot)等测试集上,表现超过ChatGPT。 在人类评估(human evaluation)上甚至优于10万token的Claude 2,这个话题还在Reddit上引发了讨论。
falcon比起GPT-3.5还差得远,这也可以理解,毕竟参数量在那摆着。175B vs 40B,GPT3.5是falcon的4倍还多。 还有个细节就是falcon在指令微调后某些测试反而下降了,说明指令微调这一块还有提升的空间。 写在最后 本文对falcon目前能收集到的内容做了总结,很多细节还不明晰,我们等论文出来再好好读读。 reddit上的网...