Mistral 正式发布 Mistral Large，在基准测试中仅次于GPT-4，超过其他所有模型。#ai##llm#

Mistral正式发布MistralLarge，在基准测试中仅次于GPT-4，超过其他所有模型。MistralLarge具有新的功能和优势：它在英语、法语、西班牙语、德语和意大利语方面拥有母语般流利的能力，并对语法和文化背景有细致的理解。其32K令牌的上下文窗口允许从大型文档中精确地寻找信息。它精确的指令跟随能够让开发者设计他们的管理政策-我们用它来建立leChat的系统级管理。它本身就能够进行函数调用。这一点，再加上在laPlateforme上实现的受限输出模式，使得应用程序开发和技术栈现代化能够大规模进行。支持在LaPlateforme、Azure和私有部署。了解更多：

Google 推出原生多模态 AI 模型 Gemini，挑战GPT-4

Google推出原生多模态AI模型Gemini，挑战GPT-4https://abmedia.io/google-ai-model-gemini?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=google-ai-model-gemini&utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=google-ai-model-gemini

谷歌发布AI语言模型PaLM 2 挑战OpenAI的GPT-4

谷歌发布AI语言模型PaLM2挑战OpenAI的GPT-4皮查伊称：“PaLM2在逻辑和推理方面进行了广泛的训练，具有极强的逻辑和推理能力。同时，它还接受了多语言文本训练，支持100多种语言。谷歌在2022年4月首次发布了PaLM语言模型。谷歌高级研究总监斯拉夫·彼得罗夫（SlavPetrov）称，最新的PaLM2在一系列基于文本的任务上表现更好，包括推理、编码和翻译等。他说：“与PaLM1相比，PaLM2有了显著提升。”对于PaLM2，谷歌工程师在一份研究论文中称，该系统的语言熟练程度“足以教授这门语言”。与其他大型语言模型一样，PaLM2与其说是一款单一产品，不如说是一系列产品。它拥有不同的版本，可部署在消费者和企业环境中。确切而言，PaLM2分为四种规格，从小到大依次为Gecko、Otter、Bison和Unicorn，依据特定领域的数据进行了微调，以执行企业客户的特定任务。其中，体积最小的Gecko可以在手机上运行，每秒可处理20个Token，大约相当于16或17个单词。谷歌还称，PaLM2已被用于支持自家的25项功能和产品，其中包括AI聊天机器人Bard，以及谷歌文档、幻灯片和工作表等。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1359045.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1359045.htm

LLaV：一个拥有类似 GPT-4 的大语言+视觉模型

LLaV：一个拥有类似GPT-4的大语言+视觉模型“使用机器生成的指令跟踪数据对大型语言模型(LLM)进行指令调优提高了新任务的零样本能力，但这一想法在多模式领域的探索较少。所以，我们开始尝试使用纯语言GPT-4生成多模态语言图像指令跟踪数据。通过对此类生成的数据进行指令调整，并推出了LLaVA：大型语言和视觉助手。这是一种端到端训练的大型多模态模型，连接视觉编码器和LLM以实现通用视觉和语言理解。早期实验表明，LLaVA展示了令人印象深刻的多模型聊天能力，有时在看不见的图像/指令上表现出多模态GPT-4的行为，并且与合成多模态指令跟随数据集上的GPT-4相比，相对分数达到了85.1%。当在ScienceQA上进行微调时，LLaVA和GPT-4的协同作用达到了92.53%，这个准确率颇高。因此，我们在GitHub正式开放GPT-4生成的视觉指令调整数据、模型和代码库。”