媲美GPT-4的開源模型洩漏! Mistral老闆剛剛證實:正式版本還會更強
Mistral-Medium竟然意外洩漏?先前僅能透過API獲得,效能直逼GPT-4。
CEO最新發聲:確有其事,繫早期客戶員工外流。但仍表示敬請期待。
圖片
換句話說,這個版本尚且還是舊的,實際版本效能還會更好。
這兩天,這個名為「Miqu」的神祕模型在大模型社群裡炸了鍋,不少人還懷疑這是LIama的微調版本。
圖片
Mistral CEO解釋說,他們對Mistral Medium進行了重新訓練,並在基於Llama 2的基礎上進行了改進。這是為了盡快向早期客戶提供接近GPT-4效能的API。預訓練工作在Mistral 7B發布當天就完成了。
如今真相大白,CEO還賣關子,不少網友在底下戳戳手期待。
圖片
圖片
Mistral-Medium意外洩漏
我們還是重新來回顧整個事件。 1月28日,一個名叫Miqu Dev的神秘用戶在HuggingFace上發布一組文件「miqu-1-70b」。
圖片
檔案指出新LLM的「提示格式」以及使用者互動方式與Mistral相同。
同一天,4chan上一個匿名用戶發布了關於miqu-1-70b檔案的連結。
於是乎一些網友注意到了這個神祕的模型,並且開始進行一些基準測試。
結果驚人發現,它在EQ-Bench 上獲得83.5 分(本地評估),超過世界上除GPT-4之外的所有其他大模型。
一時間,網友們強烈呼籲將這個大模型加入排行榜中,並找出背後的真實模型。
大致懷疑方向主要有三:
- 與Mistral-Medium是同一個模型。
有網友曬出了對比效果:它知道標準答案還說得過去,但不可能連俄語措辭也跟Mistral-Medium完全相同吧。
圖片
- Miqu應該是LIama 2的微調版本。
但另外的網友發現,它並不是MoE模型,且與LIama 2架構相同、參數相同、層數相同,。
圖片
不過馬上就受到其他網友的質疑,Mistral 7b也具有與 llama 7B 相同的參數和層數。
相反,這更像是Mistral早期非MoE版本模型。
圖片
不過討論來討論去,不可否認的是在不少人心中,這已經是最接近GPT-4的模型了。
圖片
如今,Mistral 聯合創始人兼首席執行官Arthur Mensch承認洩露,是他們一位早期客戶員工過於熱情,洩露了他們訓練並公開發布的一個舊模型量化版本。
至於Perplexity這邊CEO也澄清說,他們從未獲得Mistral Medium的權重。
圖片
網友擔心是否會撤下這個版本。
圖片
有趣的是,Mensch並沒有要求刪除HuggingFace上的貼文。
圖片
而是留下評論說:可能會考慮歸屬問題。
參考連結:
[1]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1af4fbg/llm_comparisontest_miqu170b/
[2] https://twitter.com/teortaxesTex/status/1752427812466593975
[3]https://twitter.com/N8Programs/status/1752441060133892503
#[4] https://twitter.com/AravSrinivas/status/1752803571035504858
以上是媲美GPT-4的開源模型洩漏! Mistral老闆剛剛證實:正式版本還會更強的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

想像一下,一個人工智慧模型,不僅擁有超越傳統運算的能力,還能以更低的成本實現更有效率的效能。這不是科幻,DeepSeek-V2[1],全球最強開源MoE模型來了。 DeepSeek-V2是一個強大的專家混合(MoE)語言模型,具有訓練經濟、推理高效的特點。它由236B個參數組成,其中21B個參數用於啟動每個標記。與DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2效能更強,同時節省了42.5%的訓練成本,減少了93.3%的KV緩存,最大生成吞吐量提高到5.76倍。 DeepSeek是一家探索通用人工智

AI,的確正在改變數學。最近,一直十分關注這個議題的陶哲軒,轉發了最近一期的《美國數學學會通報》(BulletinoftheAmericanMathematicalSociety)。圍繞著「機器會改變數學嗎?」這個話題,許多數學家發表了自己的觀點,全程火花四射,內容硬核,精彩紛呈。作者陣容強大,包括菲爾茲獎得主AkshayVenkatesh、華裔數學家鄭樂雋、紐大電腦科學家ErnestDavis等多位業界知名學者。 AI的世界已經發生了天翻地覆的變化,要知道,其中許多文章是在一年前提交的,而在這一

波士頓動力Atlas,正式進入電動機器人時代!昨天,液壓Atlas剛「含淚」退出歷史舞台,今天波士頓動力就宣布:電動Atlas上崗。看來,在商用人形機器人領域,波士頓動力是下定決心要跟特斯拉硬剛一把了。新影片放出後,短短十幾小時內,就已經有一百多萬觀看。舊人離去,新角色登場,這是歷史的必然。毫無疑問,今年是人形機器人的爆發年。網友銳評:機器人的進步,讓今年看起來像人類的開幕式動作、自由度遠超人類,但這真不是恐怖片?影片一開始,Atlas平靜地躺在地上,看起來應該是仰面朝天。接下來,讓人驚掉下巴

本月初,來自MIT等機構的研究者提出了一種非常有潛力的MLP替代方法—KAN。 KAN在準確性和可解釋性方面表現優於MLP。而且它能以非常少的參數量勝過以更大參數量運行的MLP。例如,作者表示,他們用KAN以更小的網路和更高的自動化程度重現了DeepMind的結果。具體來說,DeepMind的MLP有大約300,000個參數,而KAN只有約200個參數。 KAN與MLP一樣具有強大的數學基礎,MLP基於通用逼近定理,而KAN基於Kolmogorov-Arnold表示定理。如下圖所示,KAN在邊上具

人臉偵測辨識技術已經是一個比較成熟且應用廣泛的技術。而目前最廣泛的網路應用語言非JS莫屬,在Web前端實現人臉偵測辨識相比後端的人臉辨識有優勢也有弱勢。優點包括減少網路互動、即時識別,大大縮短了使用者等待時間,提高了使用者體驗;弱勢是:受到模型大小限制,其中準確率也有限。如何在web端使用js實現人臉偵測呢?為了實現Web端人臉識別,需要熟悉相關的程式語言和技術,如JavaScript、HTML、CSS、WebRTC等。同時也需要掌握相關的電腦視覺和人工智慧技術。值得注意的是,由於Web端的計

關於Llama3,又有測試結果新鮮出爐-大模型評測社群LMSYS發布了一份大模型排行榜單,Llama3位列第五,英文單項與GPT-4並列第一。圖片不同於其他Benchmark,這份榜單的依據是模型一對一battle,由全網測評者自行命題並評分。最終,Llama3取得了榜單中的第五名,排在前面的是GPT-4的三個不同版本,以及Claude3超大杯Opus。而在英文單項榜單中,Llama3反超了Claude,與GPT-4打成了平手。對於這一結果,Meta的首席科學家LeCun十分高興,轉發了推文並

目標偵測在自動駕駛系統當中是一個比較成熟的問題,其中行人偵測是最早得以部署演算法之一。在多數論文當中已經進行了非常全面的研究。然而,利用魚眼相機進行環視的距離感知相對來說研究較少。由於徑向畸變大,標準的邊界框表示在魚眼相機當中很難實施。為了緩解上述描述,我們探索了擴展邊界框、橢圓、通用多邊形設計為極座標/角度表示,並定義一個實例分割mIOU度量來分析這些表示。所提出的具有多邊形形狀的模型fisheyeDetNet優於其他模型,並同時在用於自動駕駛的Valeo魚眼相機資料集上實現了49.5%的mAP

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺
