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GPT 4到底有多强?文心一言和ChatGPT比还有多少差距?非技术人员如何比较全面地评价一个大语言模型的各种能力?作为早期投资人和对话式AI的狂热爱好者,我们从自身需求出发,总结推出了「Z-Bench」 一个为非技术人员定性测试大模型对话式产品(类 ChatGPT 产品)准备的测试集。 扫描小程序码可以打开查看全部300个测试prompts,以及GPT4,GPT3.5,百度文心一言(0317)的回答。这里面每一个模型的回答我们都只是取第一次回答,因此可能和你测试的结果有所不同。 Z-Bench 1.0 从基础能力、进阶能力、垂直能力 3 个角度出发,共提供了 300 个 Prompts,我们的出发点是尽量覆盖更多类型的 NLP 任务。我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集,而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例,以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力,提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。 我们难免会漏掉一些场景,或是出现很多专业角度看比较业余的内容,未来,我们会不断根据搜集到的反馈去补充完善,并且及时予以公布。 欢迎大家扩散,拍砖,感谢!

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GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别 GPT-4和GPT-4 Turbo都是由OpenAI开发的自然语言处理模型。 1⃣ 大小和参数:GPT-4是一个更大的模型,拥有1.75万亿个参数,而GPT-4 Turbo是一个更小的模型,参数数量较少。这意味着GPT-4在处理更复杂的任务和生成更长的文本时可能会更出色,而GPT-4 Turbo则更适合于快速响应和简短的文本生成。 2⃣ 速度和效率:由于GPT-4 Turbo的参数数量较少,它在处理任务时通常会更快,更高效。这使得GPT-4 Turbo更适合于实时应用和对响应时间要求较高的场景。 3⃣ 适用场景:GPT-4适用于更广泛的应用场景,包括但不限于自然语言生成、问答系统、对话系统、摘要生成等。而GPT-4 Turbo更适合于一些简单的任务,如快速回答问题、提供简短的建议或摘要等。 4⃣ 成本:由于GPT-4的计算资源需求更高,因此其使用成本通常会更高。而GPT-4 Turbo由于其更小的模型和更高的效率,其使用成本通常会更低。

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OpenAI 发布新一代大型多模态模型 GPT-4 GPT-4 是一个大型多模态模型,可以接受文本和图像输入。GPT-4 在各种专业学术基准上有着人类水平表现,例如模拟律师考试中,GPT-4 的得分约为前10%,而 GPT-3.5 的得分约为倒数10%。 在多语言测试中,GPT-4 优于 GPT-3.5 和 Chinchilla (来自DeepMind) 还有 PaLM (来自谷歌) ,包括英语性能还有拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等低资源语言。 OpenAI 还开放了角色扮演和性格定制能力,开发人员和用户可以自定义他们的AI风格,而不是具有固定冗长、语气和风格的经典 ChatGPT 个性。 ChatGPT Plus 订阅用户现可直接 GPT-4 ,未来将对免费用户开放一定数量的 GPT-4 体验。GPT-4 API 需要候选名单,每1k prompt tokens 的价格为$0.03,每1k completion tokens 的价格为$0.06。目前图像输入处在研究预览阶段,仅对少部分客户开放。 微软在 GPT-4 发布后也正式 Bing Chat 基于 GPT-4 运行,同时 Bing Chat 的 Edge 边栏功能上线。与数据停留在2021年9月的 GPT-4 离线版本不同,Bing Chat 可联网获取实时信息并且免费。

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AI 新知:当GPT-4 遇上开放世界游戏, 智能代理到底有多强? 尽管AI 智能代理在一个开放世界的成为超级玩家的内容不再是新闻了,然而在上周英伟达发布一系列重磅发布中, 这个被称为 Voyager 游戏智能代理,还是表现出非常令人惊叹的自主探索和学习能力。 这种智能代理是如何通过 GPT-4 一步步是实现的? 为了让更多非专业人士,从原理层面感知这类技术(类似 AutoGPT)原理、应用层的可能,我和 Claude 100k 一起为大家尽可能深入浅出的进行解释和案例分析。 ( 对话全部内容, 核心问题只有一个,自主学习、编码、技能树的游戏 AI 是如何工作。 (如果你不熟悉《我的世界》这款游戏的玩家视角,我建议你先在官方网址 ,简单看一下多个GIF 级别的小视频, 有个感性认知。图 1,也可以直接移步官方网址 Voyager 是什么? - 它是第一个玩Minecraft的终身学习的智能代理。Voyager 可以自己写代码、自我迭代、不断完善技能库中,实现可以终身学习的游戏探索过程(见图 2 ) - 它建立在GPT-4之上,并解锁了一个新的范式:「训练」在这个语境下是执行代码;「训练模型」是Voyager迭代组成的技能代码库,而不是浮点矩阵。 - Voyager 正在成为一个经验丰富的探索者,一个超级玩家。在《我的世界》中,它获得了3.3倍的独特物品,旅行了2.3倍的距离,解锁关键技术树里程碑的速度比之前的方法快15.3倍。 - 它是开源的。 Voyager 有 3 个关键组件:(见图3) 1. 结合游戏反馈、执行错误、验证来完善程序的迭代提示机制;(让 GPT-4 写代码 ) 2. 用于存储和检索复杂行为的技能代码库;(任务的自主完善和迭代) 3. 最大化探索的自动课程。 (开放的任务指导体系) 以下是我和Claude 100k的全文提问内容, 你可以作为「深度对话」和 GPT 们交流。 (如果你不是 Poe 的付费用户,也可以用 ChatPDF 之类的代替) Q1:我们讨论一篇重要的AI行业论文,我把正文输入给你, 当你阅读理解完成后, 请回复 OK。(请注意,复制全文有关对话记录省略了 )

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全球最强大模型一夜易主 GPT-4被全面超越 几项数学类评测都是用0-shot超越GPT-4的4-8 shot。除此之外,此前就以长下文窗口见长的Claude,此次全系列大模型可提供 200K 上下文窗口,并且接受超过100万Tokens输入。Gemini 1.5 Pro:嗯?目前可以免费体验第二强Sonnet,Opus最强版供Claude Pro付费用户使用,但大模型竞技场也可以白嫖。于是乎,网友们已经开始疯玩上了。(Doge)另外,Opus和Sonnet也开放API访问,开发者可以立即使用。有人直接艾特奥特曼:好了,你现在可以发布GPT-5了。不过奥特曼可能还在烦马斯克的诉讼……最新最强大模型发布此次Claude 3家族共有三个型号:小杯Haiku、中杯Sonnet以及大杯Opus,成本和性能依次递增。首先,在性能参数上,Claude 3全系多方面全面提升。其中Opus在MMLU、GPQA、GSM8K等评估基准上领先于其他所有模型:还有在视觉能力上,它能可以处理各种视觉格式,包括照片、图表、图形和技术图表。对于这样性能结果,有专业人士表达了自己的看法。比如爱丁堡大学博士生、 中文大模型知识评估基准C – Eval提出者之一符尧就表示,像MMLU / GSM8K / HumanEval这些基准,已经严重饱和:所有模型的表现都相同。他认为,真正区分模型性能基准的是MATH and GPQA。另外,在拒绝回答人类问题方面,Claude 3也前进了一大步,拒绝回答的可能性显著降低在上下文以及记忆能力上,他们用大海捞针(Needle In A Haystack,NIAH)来评估衡量大模型从大量数据中准确召回信息的能力。结果Claude 3 Opus 不仅实现了近乎完美的召回率,超过 99% 的准确率。而且在某些情况下,它甚至能识别出 “针 “句似乎是人为插入原文的,从而识别出评估本身的局限性。还在生物知识、网络相关知识等方面取得了进步,但出于负责任的考虑,仍处于AI安全级别2(ASL-2)。其次,在响应时间上,Claude 3大幅缩短,做到近乎实时。官方介绍,即将发布的小杯Haiku能够在三秒内阅读并理解带有图表的长度约10k token的arXiv论文。而中杯Sonnet能够在智能水平更高的基础上,速度比Claude 2和Claude 2.1快2倍,尤其擅长知识检索或自动化销售等需快速响应的任务。大杯Opus的智能水平最高,但速度不减,与Claude 2和Claude 2.1近似。官方对三款型号的模型也有清晰的定位。大杯Opus:比别家模型更智能。适用于复杂的任务自动化、研发和制定策略;中杯Sonnet:比其他同类模型更实惠。更适合规模化。适用于数据处理、RAG、在中等复杂度工作流程中节省时间;小杯Haiku:比同类模型更快速、实惠。适用于与用户实时互动,以及在简单工作流程中节省成本;在价格方面,最便宜的小杯定价0.25美元/1M tokens输入,最贵的大杯定价75美元/1M tokens输入对比GPT-4 Turbo,大杯价格确实高出不少,也能体现AnthropicAI对这款模型非常有信心。第一手实测反馈既如此,那就先免费来尝尝鲜~目前官方页面已经更新,Claude展现了“理解和处理图像”这一功能,包括推荐风格改进、从图像中提取文本、将UI转换为前端代码、理解复杂的方程、转录手写笔记等。即使是模糊不清的有年代感的手记文档,也能准确OCR识别:底下写着:你正在使用他们第二大智能模型Claude 3 Sonnet。然鹅,可能是人太多的原因,尝试了几次都显示“Failed”不过,网友们也已经po出了一些测试效果,比如让Sonnet解谜题。为其提供一些示例,要求它找出数字之间的关系,比如“1 Dimitris 2 Q 3”,意思是3是1和2相加的结果。结果Sonnet成功解出-1.1加8等于6.9,所以“X”的值应该是6.9:还有网友发现Sonnet现在也可以读取 ASCII 码了,直呼:这是GPT-4 ++的水平了。在编程任务上,谁写的代码好先不说,Claude 3至少不会像GPT-4一样偷懒。还有体验到了Opus的玩家,在线给模型挖坑,可opus硬是完美躲避不上当:初看这效果,感觉还行。这时候应该艾特OpenAI:GPT-5在哪里?好了,感兴趣的朋友,可以戳下方链接体验啦~ ... PC版: 手机版:

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