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来源:雪球App,作者: 王朝雄,(https://xueqiu.com/6052430783/278749921) 在人工智能的舞台上,大型语言模型(LLMs)正在引领新的潮流。这些模型,以其庞大的规模和强大的学习能力,正在重塑我们与技术互动的方式。 同时,国内AI大模型也在逐渐兴起,其中也不乏一些仅仅为了追逐热点而匆忙上阵的。 那么国内的AI到底进展如何,大模型发展的关键因素又是什么呢? 今天我们就根据专业数据探讨一下,会附上国内外大模型的排行榜及完整清单。 大模型发展的主要因素 那么,是什么支撑着这些大模型的飞速发展呢? 高质量的数据集 首先,数据质量是基石。高质量的数据集是训练大模型的前提,它涵盖了从数据采集到标注和质量控制的全过程。 算法和模型的优化 其次,算法和模型的优化是提升大模型性能的关键。这需要不断的实验和调整,以确保模型在各种任务中都能表现出色。 算力资源 强大的计算资源,尤其是高性能计算资源,对于大模型的训练至关重要,如GPU和TPU等硬件支持。没有足够的算力,模型的训练和推理效率将大打折扣。 应用驱动 实际应用场景的需求,如机器翻译、智能问答、内容生成等,推动了语言模型向更高效、更准确的方向发展。 国内外大模型排行榜 国外OpenAI的GPT系列模型在性能和多种问题的处理上始终处于领先地位,尤其是GPT-4。同时,Claude 2、谷歌Gemini pro、Meta的Llama等大模型也在不断更新。 而在国内,AI大模型的发展呈现出蓬勃的态势。据统计,已有约200个大模型发布。 其中不乏字节跳动和百度这样的领军企业,他们凭借丰富且高质量的中文数据资源、专业的技术团队和强大的GPU资源,展现出了显著的技术优势。 同时,智谱和Moonshot等创业公司也以其独特的商业模式和融资能力崭露头角。 以下是国内外AI大模型完整榜单: 接下来是一份专业榜单,是基于中文可用的通用大模型的一个测评基准—SuperCLUE。 旨在全面评估这些模型在不同能力维度上的表现,特别是在处理中文任务时的效果。 综合评估来看,GPT 4-Turbo和GPT-4模型始终处在前列,不过不少国内AI大模型排名也在前十。 |
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