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据悉大规模多任务语言理解能力评估(MMLU on HELM)采用了Dan Hendrycks 等人提出的一种测试方法,用于衡量文本模型在多任务学习中的准确性。这个测试内容包括基础数学、美国历史、计算机科学、法律等领域的57 个任务。要在这个测试中获得高分,模型必须具备广泛的世界知还有呢?

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鞭牛士5月27日消息,近日,豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布。以超低价格掀起大模型降价潮的同时,豆包的模型能力也引发行业关注。在火山引擎的一份产品资料中,豆包模型团队公布了一期内部测试结果:在MMLU、BBH、GSM8K、HumanEval等11个业界主流的公开评测集等会说。

明敏丰色发自凹非寺量子位| 公众号QbitAI悄无声息,羊驼家族“最强版”来了!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)上等我继续说。

9月6日,AI社区Hugging Face于官网宣布,由技术创新研究所TII训练的开源大模型Falcon 180B正式登陆该社区。作为当前最大的开源大模型,它具有1800亿参数,在3.5万亿Tokens上完成训练。从表现能力上来看,Falcon 180B在MMLU上的表现超过了Llama 2 70B和OpenAI的GPT-3.5,在He还有呢?

MMLU等英文评估基准的英文主流任务评分,70亿参数量的Baichuan2-7B在英文主流任务上与130亿参数的LLaMA2相当。一并开源的还有Baichuan2-13B、Baichuan 2-13B-Chat与其4bit量化版本,以及模型训练从220B到2640B全过程的Check Poin。同时公布了详细介绍训练细节的Baic好了吧!

Baichuan 2-13B-Chat与其4bit量化版本,并且均为免费可商用。据了解,Baichuan 2-7B-Base 和Baichuan 2-13B-Base两个模型,基于2.6万亿高质量多语言数据进行训练,相比上一代模型在数学、代码、安全、逻辑推理、语义理解等能力有所提升,在MMLU、CMMLU、GSM8K等评估基准中等我继续说。

南方财经5月9日电,今日,阿里云正式发布通义千问2.5,在权威基准OpenCompass上,该模型得分追平GPT-4 Turbo,同时,通义千问最新开源的1100亿参数模型在MMLU、TheoremQA、GPQA等基准测评中超越了Meta的Llama-3-70B模型。21世纪经济报道)


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