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...
基准测试 样本数(Shot) GPT-3.5 GPT-4 PaLM PaLM-2-L Llama 2 MMLU (5 样本) 70 78.3 86.1 –– 86.4 TriviaQA (1 样本) 69.3 33 37.5 –– 81.4 Natural Questions (1 样本) 68.9 37.5 52.3 –– 85 GSM8K (8 样本) 85 56.5 56.8 –– 87 HumanEval (0 样本) 48.1 92 56.7 –– 51.2 BIG...
Llama 2 支持 20 种语言,虽然比 GPT-4 稍少,但仍覆盖了相当广泛的语言范围。 5、GPT-4 是否有可用的基准测试? 不幸的是,没有提及 GPT-4 的具体基准测试,因此对其性能还有一些问题没有答案。 结论 Llama 2 和 GPT-4 代表了自然语言处理领域的前沿进展。尽管数据集较小,Llama 2 以其简洁性、易用性和有...
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...
又一GPT-4 级模型来了,Llama 3 开卷 与前代 Llama 2 模型相比,Llama 3 可谓是迈上了一个新的台阶。 得益于预训练和后训练的改进,本次发布的预训练和指令微调模型是当今 8B 和 70B 参数规模中的最强大的模型。 同时后训练流程的优化显著降低了模型的出错率,增强了模型的一致性,并丰富了响应的多样性。
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。
评级结果表明，即使是得分最高的Meta Llama2也仅在满分100分中获得54分，OpenAI的GPT-4获得48分，排名第三。10个基础模型的平均得分仅为37分。▲2023年基础模型透明度指数总分（图源：CRFM）为了构建FMTI，团队定义了三个领域的100个指标，并将它们划分为13个子域进行了进一步分析。虽然整体平均分仅为37分，但该...
又一GPT-4 级模型来了,Llama 3 开卷 与前代 Llama 2 模型相比,Llama 3 可谓是迈上了一个新的台阶。 得益于预训练和后训练的改进,本次发布的预训练和指令微调模型是当今 8B 和 70B 参数规模中的最强大的模型。 同时后训练流程的优化显著降低了模型的出错率,增强了模型的一致性,并丰富了响应的多样性。
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(...
Llama 2第一、GPT-4第三!斯坦福大模型最新测评出炉 智东西(公众号:zhidxcom) 编译| 香草 编辑| 李水青 智东西10月19日报道,今天,斯坦福大学基础模型研究中心(CRFM)联合斯坦福以人为本AI研究所(HAI)、麻省理工学院媒体实验室、普林斯顿大学信息技术中心共同发布了2023基础模型透明度指数(Foundation Model Transparency...