


Model baharu yang mencabar OpenAI kini tersedia secara percuma, dengan 40% kuasa dan prestasi pengkomputeran menghampiri GPT-4
Pada hari Khamis, syarikat pemula AI Amerika Inflection AI secara rasminya mengeluarkan generasi baharu model bahasa besar Inflection-2.5.
Menurut laporan, Inflection-2.5 akan menggabungkan teknologi LLM yang berkuasa dan ciri unik "penalaan empati" Inflection, menyepadukan ciri kecerdasan emosi yang tinggi dan IQ tinggi. Ia boleh mendapatkan maklumat fakta melalui Internet, dan prestasinya setanding dengan model berskala besar terkemuka seperti GPT-4 dan Gemini.
Inflection-2.5 kini tersedia kepada semua pengguna Pi secara percuma pada Apl PC, iOS dan Android. Selepas ujian mudah oleh Heart of the Machine, kami mendapati bahawa masih terdapat jurang tertentu berbanding dengan GPT-4, tetapi ia masih berbaloi untuk dicuba. Pengguna yang berminat boleh mengalaminya sendiri.
Pautan: https://pi.ai/talk
Perlu diperhatikan bahawa Inflection-2.5 mencapai prestasi hampir dengan GPT-4, manakala proses latihan hanya menggunakan pengkomputeran GPT-4 40% kuasa.
Inflection AI menunjukkan bahawa generasi baharu model berskala besar telah mencapai kemajuan yang ketara dalam bidang seperti pengekodan pintar dan matematik. Kemajuan ini akan diterjemahkan kepada penambahbaikan konkrit kepada penanda aras industri utama, memastikan Pi kekal di barisan hadapan teknologi. Selain itu, Pi juga menyepadukan keupayaan carian web masa nyata bertaraf dunia untuk memastikan pengguna mempunyai akses kepada berita terkini berkualiti tinggi dan maklumat terkini.
Infleksi-2.5 lwn GPT-4
Infleksi-1 FLOP yang digunakan dalam latihan adalah kira-kira 4% daripada GPT-4, dan prestasi puratanya dalam pelbagai tugasan "berorientasikan IQ" adalah kira-kira GPT-4 72 % daripada tahap. Kini, Inflection-2.5 mencapai prestasi purata lebih 94% daripada GPT-4, walaupun hanya menggunakan 40% daripada FLOP GPT-4 untuk latihan. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, prestasi Inflection-2.5 telah mencapai peningkatan yang ketara secara menyeluruh, dengan peningkatan terbesar dalam pengetahuan domain STEM. Keputusan
Infleksi-2.5 pada dua peperiksaan STEM yang berbeza - Peperiksaan Matematik Hungary dan Peperiksaan Rekod Siswazah Fizik (GRE) - adalah seperti berikut:
yang ditunjukkan dalam jadual di bawah kajian Infleksi-2.5 juga dinilai pada penanda aras MMLU dan penanda aras GPQA Diamond. Penanda aras MMLU merangkumi 57 disiplin dalam STEM, kemanusiaan, sains sosial dan banyak lagi, menguji keupayaan pengetahuan komprehensif LLM secara berkesan, manakala penanda aras GPQA Diamond ialah penanda aras peringkat pakar yang amat sukar.
Pada penanda aras BIG-Bench-Hard, Inflection-2.5 meningkatkan prestasi lebih daripada 10% berbanding Inflection-1 dan setanding dengan GPT-4. Penanda aras BIG-Bench-Hard terutamanya merangkumi masalah yang sukar diselesaikan dengan model bahasa yang besar.
Kajian ini juga dinilai pada penanda aras MT-Bench. Walau bagaimanapun, pasukan penyelidik menyedari bahawa penanda aras mempunyai sebahagian besar (hampir 25%) contoh sampel dalam kategori Penaakulan, Matematik dan Pengekodan dengan penyelesaian rujukan yang salah atau premis yang cacat. Oleh itu, kajian membetulkan contoh-contoh ini dan menjalankan eksperimen penilaian sekali lagi, dan hasilnya ditunjukkan dalam jadual di bawah:
Hasil penilaian pada penanda aras GSM8k dan MATH menunjukkan bahawa Infleksi-2.5 adalah lebih baik daripada Inflection dari segi matematik dan keupayaan pengekodan -1 mempunyai peningkatan yang ketara:
Untuk menguji lagi keupayaan pengekodan Inflection-2.5, kajian itu menjalankan eksperimen penilaian ke atas dua penanda aras pengekodan, MBPP+ dan HumanEval+, dan hasilnya ditunjukkan dalam jadual berikut:
Pasukan penyelidik menilai Inflection-2.5 pada HellaSwag dan ARC-C, serta pelbagai model pada akal sehat dan tanda aras saintifik. Berdasarkan keputusan di bawah, Inflection-2.5 mencapai prestasi yang kukuh pada penanda aras ini.
Selain itu, semua penilaian di atas telah dilakukan menggunakan model yang kini didayakan Pi. Walau bagaimanapun, adalah penting juga untuk ambil perhatian bahawa pengalaman pengguna mungkin berbeza sedikit disebabkan oleh perolehan semula rangkaian (penanda aras di atas tidak menggunakan perolehan rangkaian), struktur gesaan beberapa tangkapan dan aspek pengeluaran lain.
Secara amnya, Inflection-2.5 mengekalkan ciri "berpusatkan hati" Pi dan piawaian keselamatan yang sangat tinggi, menjadi model yang lebih komprehensif dan berguna.
Sejak kebelakangan ini, persaingan teknologi untuk model bahasa besar telah memasuki peringkat yang sengit Di antara banyak syarikat teknologi, Mistral AI (Mistral Large) dan Anthropic (). menyerlah , teknologi baharu yang dicadangkan mencapai keupayaan hampir dengan GPT-4 dan Gemini Ultra. Infleksi-2.5, yang muncul semalam, nampaknya menyertai eselon pertama.
Sebagai permulaan bintang di Silicon Valley, Inflection AI mempunyai sejarah panjang Ia diasaskan pada 2022. Tiga pengasas bersamanya ialah bekas pengasas bersama DeepMind Mustafa Suleyman, pengasas bersama LinkedIn Reid Hoffman dan bekas ketua DeepMind. Saintis eksekutif Karen Simonyan.
Pada bulan Jun tahun lalu, Inflection AI mengumumkan bahawa ia telah menerima pembiayaan AS$1.3 bilion, diketuai oleh Microsoft, Nvidia, Reid Hoffman, Bill Gates dan bekas Ketua Pegawai Eksekutif Google Eric Schmidt. Pada masa ini, Inflection AI telah menjadi pemula AI generatif keempat terbesar di dunia.
Atas ialah kandungan terperinci Model baharu yang mencabar OpenAI kini tersedia secara percuma, dengan 40% kuasa dan prestasi pengkomputeran menghampiri 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



Perintah shutdown CentOS adalah penutupan, dan sintaks adalah tutup [pilihan] [maklumat]. Pilihan termasuk: -h menghentikan sistem dengan segera; -P mematikan kuasa selepas penutupan; -r mulakan semula; -T Waktu Menunggu. Masa boleh ditentukan sebagai segera (sekarang), minit (minit), atau masa tertentu (HH: mm). Maklumat tambahan boleh dipaparkan dalam mesej sistem.

Dasar sandaran dan pemulihan Gitlab di bawah sistem CentOS untuk memastikan keselamatan data dan pemulihan, Gitlab pada CentOS menyediakan pelbagai kaedah sandaran. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah sandaran biasa, parameter konfigurasi dan proses pemulihan secara terperinci untuk membantu anda menubuhkan strategi sandaran dan pemulihan GitLab lengkap. 1. Backup Manual Gunakan Gitlab-Rakegitlab: Backup: Buat Perintah untuk Melaksanakan Backup Manual. Perintah ini menyokong maklumat utama seperti repositori Gitlab, pangkalan data, pengguna, kumpulan pengguna, kunci, dan kebenaran. Fail sandaran lalai disimpan dalam direktori/var/opt/gitlab/sandaran. Anda boleh mengubah suai /etc /gitlab

Panduan Lengkap untuk Memeriksa Konfigurasi HDFS Dalam Sistem CentOS Artikel ini akan membimbing anda bagaimana untuk memeriksa konfigurasi dan menjalankan status HDFS secara berkesan pada sistem CentOS. Langkah -langkah berikut akan membantu anda memahami sepenuhnya persediaan dan operasi HDFS. Sahkan Pembolehubah Alam Sekitar Hadoop: Pertama, pastikan pembolehubah persekitaran Hadoop ditetapkan dengan betul. Di terminal, laksanakan arahan berikut untuk mengesahkan bahawa Hadoop dipasang dan dikonfigurasi dengan betul: Hadoopversion Semak fail konfigurasi HDFS: Fail konfigurasi teras HDFS terletak di/etc/hadoop/conf/direktori, di mana core-site.xml dan hdfs-site.xml adalah kritikal. gunakan

Penalaan prestasi zookeeper pada centOs boleh bermula dari pelbagai aspek, termasuk konfigurasi perkakasan, pengoptimuman sistem operasi, pelarasan parameter konfigurasi, pemantauan dan penyelenggaraan, dan lain -lain. Memori yang cukup: memperuntukkan sumber memori yang cukup untuk zookeeper untuk mengelakkan cakera kerap membaca dan menulis. CPU multi-teras: Gunakan CPU multi-teras untuk memastikan bahawa zookeeper dapat memprosesnya selari.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Memasang MySQL pada CentOS melibatkan langkah -langkah berikut: Menambah sumber MySQL YUM yang sesuai. Jalankan YUM Pasang Perintah MySQL-Server untuk memasang pelayan MySQL. Gunakan perintah mysql_secure_installation untuk membuat tetapan keselamatan, seperti menetapkan kata laluan pengguna root. Sesuaikan fail konfigurasi MySQL seperti yang diperlukan. Tune parameter MySQL dan mengoptimumkan pangkalan data untuk prestasi.
