ACL 2024 | 对25个开闭源模型数学评测,GPT-3.5-Turbo才勉强及格
ACL 2024 | 对25个开闭源模型数学评测,GPT-3.5-Turbo才勉强及格大型语言模型(LLMs)在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近,一个值得关注的现象是,这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例,在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异,准确率高达 90% 以上。同时,许多开源模型也展现出了不俗的实力,准确率超过 80%。
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大型语言模型(LLMs)在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近,一个值得关注的现象是,这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例,在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异,准确率高达 90% 以上。同时,许多开源模型也展现出了不俗的实力,准确率超过 80%。
OpenAI超级对齐团队遗作:两个大模型博弈一番,输出更好懂了
离开快手创业后,「李岩」悄悄拿到了快手联合创始人宿华、红点创投以及经纬创投的3200万美金种子轮融资。
只需激活60%的参数,就能实现与全激活稠密模型相当的性能。
让大小模型相互博弈,就能实现生成内容可读性的提升!
刚刚,信息检索领域的国际顶会SIGIR 2024,公布了最终获奖结果。在所有获奖名单中,来自清华计算机系的团队们斩获了两大奖项——时间检验奖、最佳论文奖,实至名归!
当我们不停在CoT等领域大下苦功、试图提升LLM推理准确性的同时,OpenAI的对齐团队从另一个角度发现了华点——除了准确性,生成答案的清晰度、可读性和可验证性也同样重要。
AI读屏搜索、总结画图样样精通,智能戒指很科幻。
流量焦虑、可行的商业化模型是背后的推动力。
AI编程工具对程序员到底是颠覆还是辅助?