gpt4all本地模型怎么训练下载_ai智能写作一键生成(2024年11月测评)
ChatGPT揭秘:模型与语言 ChatGPT,这个在AI领域掀起波澜的聊天机器人,其实是基于GPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)架构的一个大型语言模型。GPT-4是OpenAI推出的,它的前身是GPT-3,而GPT系列模型都是基于Transformer架构的。这个架构最早是由Vaswani等人在2017年的论文“Attention Is All You Need”中提出的。 说到编程语言,OpenAI的研究人员选择了Python来开发和训练这些模型。Python在机器学习和人工智能领域非常受欢迎,因为它既易读又灵活。此外,Python还有大量的库和框架,比如TensorFlow和PyTorch,这些工具在实现和优化深度学习模型时非常有用。GPT-4可能就使用了这些框架之一进行开发和训练。 在具体实现上,GPT-4采用了自注意力机制和多层Transformer编码器。模型首先在大量文本数据上进行预训练,学习到词汇、语法、语义等方面的知识。然后,模型会在特定任务上进行微调,以实现更高效的性能。GPT-4在自然语言理解、生成、翻译、摘要等任务上表现优异。 总的来说,ChatGPT的背后是一个强大的计算机语言模型和复杂的训练方法,这使得它能够如此智能和高效地与人类进行交流。
GLM-4开源:多轮对话与内容创作新体验 智谱AI最新推出的GLM-4-9B模型,是GLM-4系列中的开源版本,标志着新一代基座大模型的诞生。相比上一代,GLM-4在多项指标上都有显著提升,甚至在某些方面达到了GPT-4的水平。 基础能力:GLM-4在多个数据集上表现出色,如在MMLU、GSM8K、MATH、BBH、HellaSwag、HumanEval等数据集上,分别达到了GPT-4的94%、95%、91%、99%、90%、100%的水平。 指令跟随能力:在IFEval的prompt级别上,GLM-4的中英文表现分别达到了GPT-4的88%和85%;在Instruction级别上,中英文表现分别为90%和89%。 长文本能力:在LongBench(128K)测试集上,GLM-4的性能超过了Claude2.1;在「大海捞针」(128K)实验中,GLM-4实现了100%精准召回。 ️ GLM-4 ALL Tools:GLM-4能够根据用户意图,自动理解、规划复杂指令,并自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型,以完成复杂任务。只需一个指令,GLM-4就会自动分析指令,结合上下文选择合适的工具。 蠁ll Tools-文生图:GLM-4能够结合上下文进行AI绘画创作(CogView3),遵循人的指令来不断修改生成图片的结果。 访问GitHub获取更多信息:
Whisper对决!转写哪家强? 最近频繁开会,各种口音让人头疼不已。尝试用录音笔做文字转写,但录音和转写是两回事。 录音笔送的讯飞听见:优点是方便,all in one,从录音到文字转写再到成稿,但能力一般。稍微专业一点的内容写出来都是错的。 력襛国的航班上,同事推荐了openai的whisper模型。经过两天研究,发现本地部署的计算效率很慢。无论是turbo还是large,转写时间都很长,生成的文件质量倒是不错。优点是离线,避免了可能的泄露风险,但需要硬件匹配的优化,比如GPU或者苹果M芯片。 接着研究了一下线上的方案: Groq(一个云服务):免费提供250分钟/月的体验,试了一下中文、英文,模型响应很快,1个小时的录音不用1分钟就出来了。需要本地配置一下python环境,但不难。 通义听悟:也是All-in-One的模型,优点是可以和Otter一样录制线上会议,而且没有时间限制,语音转写的效率比较高。多人对话的识别也不错。缺点是准确度和大模型的理解文字稿的能力。 总结来看,最好的办法目前就是用一个好的录音笔,用Whisper Large转写,最后用Gpt 4o来总结识别。如果考虑到涉密风险,可以用本地部署Whisper+Llama来离线。
智谱今天发布了两个重磅更新:GLM-4-Voice与AutoGLM,同时公布了自家的技术路线规划。 仔细一看信息量蛮大的,能够相对清晰地理解当前市面上大模型技术与产品在行业中的进度。 1️⃣L1:语言能力,完成度80%。 从GLM-3、GLM-4以及多模态模型都在此范畴,这是大模型最基础的智力部分。今天发布的端到端语音模型GLM-4-Voice,补齐了多模态模型的最后一块拼图,向GPT-4o看齐。 2️⃣L2:逻辑思维能力,完成度60%。 L1的模型已经具备一定的逻辑思维能力,OpenAI的o1模型发布后树立了一个新的标杆。智谱表示进度已经达到60%,可以期待一波。 3️⃣L3:工具能力,也就是Agent构建能力。完成度30%。 智谱此前发布过GLM-4-All Tools工具,以及今天发布的AutoGLM都是这类尝试。 几天前Anthropic发布的Claude Compute use是操控电脑,AutoGLM的phone use能力则是操控手机。 未来则是进一步构建GLM-OS,即以大模型为中心的通用计算系统。如果具像化理解,GLM-OS应该就是贾维斯。 4️⃣L4:GLM-ZERO,自我学习、超级对齐的能力,属于理论研究。 即将启程。 5️⃣L5:探究科学规律,应该就是AI for Science。 即将启程。 PS:一个问题,AI原生应用应该如何出现在这张图里? #AI便利店#
智谱AI模型在AI高考中斩获佳绩! 在人工智能领域,智谱AI最新推出的GLM-4-0520和GLM-4-Air模型在FishAI的首届AI高考中表现出色。这次测评使用了2024年高考数学题,对国内外21个知名大模型进行了全面评估,涵盖了推理能力、稳定性及对提示词的敏感度。最终结果显示,GLM-4-0520和GLM-4-Air分别以67.2分和66.4分的成绩位居第二和第三,仅次于69分的GPT-4-turbo。 在这次测评中,FishAI使用了Vanila Prompt和CoT Prompt两种方法进行测试,总测试次数高达6000次。结果发现,使用未精调的CoT Prompt,旗舰模型可以做对约70%的单选题。这显示了当前大模型在高考数学题方面的独立解题能力。值得注意的是,CoT方法对所有模型均有效,有效率高达85%,平均提升率为52%。其中,智谱AI的GLM-4-0520表现尤为突出,提升率高达117%。 PT-4-turbo虽然在CoT版本考试中获得了第一名,但价格较高。而智谱AI的GLM-4-0520和GLM-4-Air不仅在性能上表现出色,而且价格低廉,成为高性价比之选。GLM-4-Air仅需1元钱,但其性能可媲美GPT-4-turbo,甚至超越了部分更大规模的模型。 ᠦ𑁉的GLM-4-Air不仅性能强劲,而且具有极高的性价比。该模型拥有128K的长上下文能力,推理速度提升了300%,每秒可输出71个token,远超人眼的阅读速度。此外,智谱AI的新一代MaaS平台支持GLM-4全系列模型,并新增多项功能,包括LoRA高效参数微调和FPFT全参微调,效果仅折损3%-5%。平台还提供All Tools智能体API,为开发者构建强大的AI助手,执行复杂任务提供了便利。 ⠦𐤸代MaaS平台具备全新的企业权益成长体系,企业认证即享9折优惠,极限情况下所有模型可打6折。GLM-4-Flash版本最低仅需6分钱/100万tokens,大大降低了企业的使用成本。 综上所述,智谱AI的GLM-4-0520和GLM-4-Air在此次测评中表现出色,性能优异且性价比高,成为广大用户的理想选择。
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