虽然主要选手是Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B和GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我们可...
虽然主要选手是 Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B 和 GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我...
和GPT-4o比,它开源;和Llama 3.1 450B比,它参数少;和Llama 3 70B比,它性能好。 推特网友惊呼,「开源AI就这么卷起来了吗!」 短短一周时间内,GPT-4o mini、Llama 3.1、Mistral Large 2相继发布,有些让人应接不暇。 「我躺了,你们先卷着。」 但躺平阵营中绝对不包含ollama。前脚Mistral刚官宣,这边就火...
作为一个 22B 参数的模型,Codestral 与以往的代码大模型相比,在代码生成性能和延迟空间方面树立了新标准。 从下图 1 可以看到,Codestral 的上下文窗口长度为 32k,竞品 CodeLlama 70B 为 4k、DeepSeek Coder 33B 为 16k、Llama 3 70B 为 8k。结果显示,在代码生成远程评估基准 RepoBench 上,Codestral 的表现优于...
而且,模型参数量仅有123B,不到Llama 3.1 405B的三分之一,完全可以在单个节点上以大吞吐量运行。 成本效率、速度和性能的「三角形战士」,Mistral Large当之无愧—— 和GPT-4o比,它开源;和Llama 3.1 450B比,它参数少;和Llama 3 70B比,它性能好。
虽然主要选手是Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B和GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我们可...
各家动向:xAI将把融资用于建设拥有10万个H100芯片的数据工厂;Mistral AI最新推出掌握80种编程语言的新模型Codestral;Llama3很快会发布400B参数版本和研究论文以供社区学习。 数据收集与质量:预训练数据需考虑数量、质量和多样性,评估和反馈机制是关键。合成数据有助于提升数据质量,有助通向AGI,但生成时需防止传播偏见...
从下图 1 可以看到,Codestral 的上下文窗口长度为 32k,竞品 CodeLlama 70B 为 4k、DeepSeek Coder 33B 为 16k、Llama 3 70B 为 8k。结果显示,在代码生成远程评估基准 RepoBench 上,Codestral 的表现优于其他模型。 Mistral AI 还将 Codestral 与现有的特定于代码的模型进行了比较,后者需要较高的硬件需求。
GenAI 旧金山峰会第一天,xAI联合创始人Tony Wu,Llama 2和Llama 3联合作者Sharan Narang,以及Mistral AI研究科学家Devendra Chaplot同场的小组讨论异常火爆,吸引了众多硅谷AI开发者。 三位都是资深技术专家,也都是业内顶尖模型的缔造者,各自带领一支炙手可热的AI团队:马斯克旗下xAI刚刚宣布完成史上最大的60亿美元B轮...
而且,模型参数量仅有123B,不到Llama 3.1 405B的三分之一,完全可以在单个节点上以大吞吐量运行。 成本效率、速度和性能的「三角形战士」,Mistral Large当之无愧—— 和GPT-4o比,它开源;和Llama 3.1 450B比,它参数少;和Llama 3 70B比,它性能好。