比如Llama-3-8B-Instruct在AlpacaEval 2上的胜率就从22.9%增至39.4%,比GPT-4的表现更佳;在Arena-Hard上则从20.6%提升至29.1%。 如果说,今年1月发表的研究是LLM-as-a-Judge,那么这篇论文提出的「元奖励」,就相当于LLM-as-a-Meta-Judge。 不仅Judge不需要人类,Meta-Judge也能自给自足,这似乎进一步证明,模型...
Llama 3与GPT-4各有优势。Llama 3在参数规模、长文本处理、多语言支持和代码生成方面表现出色,且开源免费。而GPT-4在视觉输入、多模态处理、交互性和理解能力方面更胜一筹,但成本较高。选择哪个模型需根据具体应用场景和需求来决定。
比如Llama-3-8B-Instruct在AlpacaEval 2上的胜率就从22.9%增至39.4%,比GPT-4的表现更佳;在Arena-Hard上则从20.6%提升至29.1%。 如果说,今年1月发表的研究是LLM-as-a-Judge,那么这篇论文提出的「元奖励」,就相当于LLM-as-a-Meta-Judge。 不仅Judge不需要人类,Meta-Judge也能自给自足,这似乎进一步证明,模型...
然而,尽管 Llama 3 为开源模型扳回一局,但这场关于开源与闭源的辩论还远未结束。 毕竟暗中蓄势待发的 GPT-4.5/5 也许会在今年夏天,以无可匹敌的性能为这场旷日持久的争论画上一个句号。
比如Llama-3-8B-Instruct在AlpacaEval 2上的胜率就从22.9%增至39.4%,比GPT-4的表现更佳;在Arena-Hard上则从20.6%提升至29.1%。 如果说,今年1月发表的研究是LLM-as-a-Judge,那么这篇论文提出的「元奖励」,就相当于LLM-as-a-Meta-Judge。 不仅Judge不需要人类,Meta-Judge也能自给自足,这似乎进一步证明,模型...
前不久，一些观点称开源模型将会越来越落后，如今 Llama 3 的到来，也给了这种悲观的论调一记响亮的耳光。然而，尽管 Llama 3 为开源模型扳回一局，但这场关于开源与闭源的辩论还远未结束。毕竟暗中蓄势待发的 GPT-4.5/5 也许会在今年夏天，以无可匹敌的性能为这场旷日持久的争论画上一个句号。
了解Llama 2 和 GPT-4 之间的主要区别,它们是自然语言处理的领先巨头。揭示它们的优势、劣势以及它们如何塑造语言技术的未来。在撰写内容时,有两个关键因素至关重要,“ 困惑度 perplexity ”和“ 爆发性 burstiness ”。困惑度衡量文本的复杂程度。而爆发性则比较句子的
从Llama 2 70B种子模型开始,经过三轮迭代训练,模型在AlpacaEval 2.0排行榜上的表现超越了多个现有系统,包括Claude 2、Gemini Pro和GPT-4 0613。具体来说,第二轮迭代(M2)相较于第一轮迭代(M1)和基线模型(SFT Baseline)在头对头评估中取得了更高的胜率(55.5% vs. 11.7%),而第三轮迭代(M3)进一步提高了胜率(...
从Llama 2 70B种子模型开始,经过三轮迭代训练,模型在AlpacaEval 2.0排行榜上的表现超越了多个现有系统,包括Claude 2、Gemini Pro和GPT-4 0613。具体来说,第二轮迭代(M2)相较于第一轮迭代(M1)和基线模型(SFT Baseline)在头对头评估中取得了更高的胜率(55.5% vs. 11.7%),而第三轮迭代(M3)进一步提高了胜率(...
此外,Code Llama 的「Unnatural」34B 版本在 HumanEval 数据集上的 pass@1 接近了 GPT-4(62.2% vs 67.0%)。不过 Meta 没有发布这个版本,但通过一小部分高质量编码数据的训练实现了明显的效果改进。 一天刚过,就有研究者向 GPT-4 发起了挑战。他们来自 Phind(一个组织,旨在构造一款为开发人员而生的AI 搜索...