


Dengan ratusan bilion parameter, Alibaba Cloud Tongyi Qianwen telah berkembang kepada 2.0: prestasi melebihi GPT-3.5 dan mempercepatkan untuk mengejar GPT-4
Alibaba Cloud secara rasmi mengeluarkan Tongyi Qianwen 2.0, model besar dengan ratusan bilion parameter, pada 31 Oktober. Menurut 10 keputusan penilaian berwibawa, prestasi komprehensif Tongyi Qianwen 2.0 melebihi GPT-3.5 dan pantas mengejar GPT-4. Pada hari yang sama, APP Tongyi Qianwen telah dilancarkan di pasaran aplikasi mudah alih utama Sesiapa sahaja boleh mengalami secara langsung keupayaan model terbaharu melalui APP
Dalam 6 bulan lalu, Tongyi Qianwen 2.0 telah membuat lonjakan besar dalam prestasi, berbanding dengan 4 Versi 1.0 yang dikeluarkan pada bulan Mac, Tongyi Qianwen 2.0 telah meningkatkan dengan ketara keupayaannya dalam pemahaman perintah yang kompleks, penciptaan sastera, matematik am, ingatan pengetahuan dan rintangan halusinasi. Pada masa ini, prestasi komprehensif Tongyi Qianwen telah melebihi GPT-3.5, mempercepatkan untuk mengejar GPT-4.
Dalam 10 set penilaian penanda aras arus perdana, GPT-3.5 dan Eval, GPT-4, C8-SMEval. MATH, ia telah lulus Skor keseluruhan Yiqianwen 2.0 mengatasi Meta Llama-2-70B Berbanding dengan OpenAI's Chat-3.5, ia mempunyai sembilan kemenangan dan satu kekalahan Berbanding dengan GPT-4, ia mempunyai empat kemenangan dan enam kekalahan dengan GPT-4 telah mengecilkan lagi
Keupayaan memahami bahasa Cina dan Inggeris adalah kemahiran asas model bahasa besar. Dari segi tugasan Bahasa Inggeris, Tongyi Qianwen 2.0 mendapat markah 82.5 pada penanda aras MMLU, kedua selepas GPT-4 Dengan meningkatkan bilangan parameter dengan ketara, Tongyi Qianwen 2.0 boleh memahami dan memproses struktur dan konsep bahasa yang kompleks dari segi tugas , Tongyi Qianwen 2.0 mencapai markah tertinggi pada penanda aras C-Eval dengan kelebihan yang jelas Ini kerana model itu mempelajari lebih banyak korpus Cina semasa latihan, mengukuhkan lagi keupayaan pemahaman dan ekspresi bahasa Cina.
Dalam bidang seperti penaakulan matematik dan pemahaman kod, Tongyi Qianwen 2.0 telah mencapai kemajuan yang ketara. Dalam ujian penanda aras penaakulan GSM8K, Tongyi Qianwen menduduki tempat kedua, menunjukkan keupayaan pengkomputeran dan penaakulan logik yang kuat dalam ujian HumanEval, skor Tongyi Qianwen mengikuti GPT-4 dan GPT-3.5, yang terutamanya mengukur keupayaan model untuk skala besar; memahami dan melaksanakan serpihan kod adalah asas bagi model besar untuk digunakan dalam senario seperti bantuan pengaturcaraan dan pembaikan kod automatik.
Tongyi Qianwen lebih matang dan lebih mudah digunakan. Tongyi Qianwen 2.0 telah membuat pengoptimuman teknikal dari segi pematuhan arahan, penggunaan alat, penciptaan yang diperhalusi, dll., supaya ia boleh disepadukan dengan lebih baik ke dalam senario aplikasi hiliran. Laman web rasmi Tongyi Large Model telah melancarkan fungsi berbilang modal dan pemalam, menyokong tugas tersegmen seperti input imej dan penghuraian dokumen.
Pada masa yang sama, lapan kumpulan model industri utama berdasarkan latihan model besar Tongyi telah dilancarkan iaitu Tongyi Lingma - pembantu pengekodan pintar, Tongyi Zhiwen - pembantu membaca AI, Tongyi Listening - bekerja dan belajar pembantu AI, Tongyi Stardust -. platform penciptaan watak yang diperibadikan, Tongyi Midianjin - pembantu penyelidik pelaburan pintar, Tongyi Xiaomi - perkhidmatan pelanggan pintar, Tongyi Renxin - pembantu kesihatan eksklusif peribadi, Tongyi Farui - perunding undang-undang AI. 8 model industri utama direka untuk senario menegak yang paling popular dan dilatih khas menggunakan data domain. Pengguna boleh mengalami secara langsung fungsi model di tapak web rasmi, dan pembangun boleh menyepadukan keupayaan model ke dalam aplikasi dan perkhidmatan model besar mereka sendiri melalui pembenaman halaman web, panggilan API/SDK, dsb.
Sehingga Oktober, Alibaba Cloud telah menjalankan kerjasama yang mendalam dengan rakan kongsi terkemuka dalam lebih 60 industri , mempromosikan General Qianwen dalam aplikasi Praktikal di pejabat, pelancongan kebudayaan, kuasa elektrik, hal ehwal kerajaan, insurans perubatan, pengangkutan, pembuatan, kewangan, pembangunan perisian dan bidang lain
Zhou Jingren berkata bahawa Alibaba Cloud merancang untuk membuka sumber versi 72B Tongyi Qianwen dalam masa terdekat. Sebelum ini, Alibaba Cloud telah menggunakan sumber terbuka model versi 7B dan 14B, dan muat turun kumulatif model ini telah melebihi 1 juta. Alibaba Cloud akan terus menyokong pembangun dalam pelbagai industri untuk menggunakan model sumber terbuka Tongyi Qianwen untuk menginovasi model dan aplikasi
Atas ialah kandungan terperinci Dengan ratusan bilion parameter, Alibaba Cloud Tongyi Qianwen telah berkembang kepada 2.0: prestasi melebihi GPT-3.5 dan mempercepatkan untuk mengejar GPT-4. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, bahasa C merupakan salah satu bahasa asas yang mesti dipelajari bagi mereka yang ingin melibatkan diri dalam pengaturcaraan komputer. Walau bagaimanapun, bagi pemula, mempelajari bahasa pengaturcaraan baharu boleh menjadi sukar, terutamanya disebabkan kekurangan alat pembelajaran dan bahan pengajaran yang berkaitan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan lima perisian pengaturcaraan untuk membantu pemula memulakan bahasa C dan membantu anda bermula dengan cepat. Perisian pengaturcaraan pertama ialah Code::Blocks. Code::Blocks ialah persekitaran pembangunan bersepadu sumber terbuka (IDE) percuma untuk

Mula Pantas dengan PyCharm Edisi Komuniti: Tutorial Pemasangan Terperinci Analisis Penuh Pengenalan: PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) Python yang berkuasa yang menyediakan set alat yang komprehensif untuk membantu pembangun menulis kod Python dengan lebih cekap. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang Edisi Komuniti PyCharm dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pemula bermula dengan cepat. Langkah 1: Muat turun dan pasang Edisi Komuniti PyCharm Untuk menggunakan PyCharm, anda perlu memuat turunnya dari tapak web rasminya terlebih dahulu

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Tajuk: Wajib dibaca untuk pemula teknikal: Analisis kesukaran bahasa C dan Python, memerlukan contoh kod khusus Dalam era digital hari ini, teknologi pengaturcaraan telah menjadi keupayaan yang semakin penting. Sama ada anda ingin bekerja dalam bidang seperti pembangunan perisian, analisis data, kecerdasan buatan, atau hanya belajar pengaturcaraan kerana minat, memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai ialah langkah pertama. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, bahasa C dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, masing-masing mempunyai ciri tersendiri. Artikel ini akan menganalisis tahap kesukaran bahasa C dan Python

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.
